Ciência de dados: como usar python para gerenciar dados de bancos de dados relacionais

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Python é ótimo para o gerenciamento de dados. cientistas de dados sabem que bancos de dados vêm em todos os tipos de formas. Por exemplo, askSam é uma espécie de banco de dados textuais de forma livre. No entanto, a grande maioria dos dados usados ​​por organizações contam com bancos de dados relacionais porque esses bancos de dados fornecem os meios para organizar grandes quantidades de dados complexos de forma organizada que faz com que os dados fáceis de manipular.

O objetivo de um gerente de banco de dados é fazer com que os dados fáceis de manipular. O foco de maior armazenamento de dados é fazer com que os dados fácil de recuperar.

Bancos de dados relacionais realizar tanto a manipulação de dados e objetivos de recuperação com relativa facilidade. No entanto, porque as necessidades de armazenamento de dados vêm em todas as formas e tamanhos para uma ampla gama de plataformas de computação, há muitos produtos de banco de dados relacionais diferentes. Na verdade, para o cientista de dados, a proliferação de sistemas de gestão diferentes de banco de dados (SGBD) usando vários layouts de dados é um dos principais problemas que você encontrar com a criação de um conjunto de dados abrangente para análise.

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O denominador comum entre muitos bancos de dados relacionais é que todos eles contam com uma forma da mesma linguagem para executar manipulação de dados, o que faz o trabalho do cientista de dados mais fácil. O Structured Query Language (SQL) permite executar todos os tipos de tarefas de gerenciamento de banco de dados relacional, recuperar dados, conforme necessário, e até moldá-lo de uma forma particular de modo que a necessidade de realizar formação adicional é desnecessária.

Criando uma conexão com um banco de dados pode ser uma tarefa complexa. Por um lado, você precisa saber como se conectar a esse banco de dados particular. No entanto, você pode dividir o processo em pedaços menores. O primeiro passo é ter acesso ao motor de banco de dados. Você pode usar duas linhas de código semelhante ao seguinte código (mas o código apresentado aqui não é para executar e executar uma tarefa):

de create_engineengine importação sqlalchemy = create_engine ( ‘sqlite: ///: memory:’)

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Depois de ter acesso a um motor, você pode usar o mecanismo para executar tarefas específicas para que DBMS. A saída de um método de leitura é sempre uma Quadro de dados objeto que contém os dados solicitados. Para gravar dados, você deve criar um Quadro de dados objeto ou usar um existente Quadro de dados objeto. Você normalmente usar esses métodos para realizar a maioria das tarefas:

• read_sql_table (): Lê dados de uma tabela SQL a um Quadro de dados objeto

• read_sql_query (): Lê dados de um banco de dados usando uma consulta SQL para um Quadro de dados objeto

• 
  
  
  

  read_sql (): Lê dados a partir de qualquer uma tabela SQL ou consulta para um Quadro de dados objeto

• DataFrame.to_sql (): Grava o conteúdo de um Quadro de dados opor-se as tabelas especificadas no banco de dados

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A biblioteca sqlalchemy fornece suporte para uma ampla gama de bancos de dados SQL. A seguinte lista contém apenas alguns deles:

• SQLite

• MySQL

• PostgreSQL

• servidor SQL

• Outros bancos de dados relacionais, tais como aqueles que você pode conectar-se usando Open Database Connectivity (ODBC)

Verifique aqui para descobrir mais sobre como trabalhar com bancos de dados.