```python
import pandas as pd
# Чтение данных из таблицы users
query = "SELECT * FROM users"
df = pd.read_sql(query, engine)
print(df)
```
Вывод будет выглядеть так:
```
id name age email
0 1 Alice 25 alice@example.com
1 2 Bob 30 bob@example.com
2 3 Charlie 35 charlie@example.com
```
Теперь данные из базы данных доступны в формате DataFrame, и вы можете применять к ним все мощные инструменты анализа, которые предоставляет Pandas.
Обработка данных с использованием Pandas
Допустим, мы хотим найти всех пользователей старше 30 лет и добавить новый столбец с доменом их электронной почты.
```python
# Фильтрация пользователей старше 30 лет
filtered_df = df[df['age'] > 30]
# Добавление нового столбца с доменом электронной почты
filtered_df['email_domain'] = filtered_df['email'].apply(lambda x: x.split('@')[1])
print(filtered_df)
```
Результат будет выглядеть так:
```
id name age email email_domain
2 3 Charlie 35 charlie@example.com example.com
```
Сохранение данных обратно в базу
После обработки данных в Pandas мы можем сохранить их обратно в базу данных. Для этого Pandas предоставляет метод `to_sql`:
```python
# Сохранение отфильтрованных данных в новую таблицу filtered_users
filtered_df.to_sql('filtered_users', engine, if_exists='replace', index=False)
print("Данные сохранены в таблицу filtered_users.")
```
Теперь в базе данных появилась новая таблица `filtered_users`, содержащая обработанные данные.
Работа с ORM
Для более сложных сценариев SQLAlchemy поддерживает ORM, позволяющий работать с таблицами как с Python-классами.
Определим класс для таблицы `users`:
```python
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Base = declarative_base()
class User(Base):
__tablename__ = 'users'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String)
age = Column(Integer)
email = Column(String)
# Создаем сессию для работы с ORM
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# Пример чтения данных через ORM
users = session.query(User).filter(User.age > 30).all()
for user in users:
print(f"Имя: {user.name}, Возраст: {user.age}, Email: {user.email}")
```
Этот подход особенно удобен, если вы предпочитаете объектно-ориентированный стиль работы с базой данных.
Пример: Анализ данных с SQLAlchemy и Pandas
Представьте, что у вас есть база данных с информацией о продажах, и вы хотите найти города, в которых средняя сумма покупок превышает 5000.
1. Создадим таблицу:
```python
sales = Table(
'sales', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('city', String),
Column('amount', Integer)
)
metadata.create_all(engine)
# Добавим данные
conn.execute(insert(sales).values([
{'city': 'New York', 'amount': 7000},
{'city': 'Los Angeles', 'amount': 3000},
{'city': 'New York', 'amount': 8000},
{'city': 'Los Angeles', 'amount': 2000},
{'city': 'Chicago', 'amount': 6000}
]))
```
2. Выгрузим данные и найдем среднюю сумму по городам:
```python
# Чтение данных из таблицы sales
query = "SELECT * FROM sales"
sales_df = pd.read_sql(query, engine)
# Вычисление средней суммы по городам
avg_sales = sales_df.groupby('city')['amount'].mean().reset_index()
# Фильтрация городов с средней суммой > 5000
filtered_sales = avg_sales[avg_sales['amount'] > 5000]
print(filtered_sales)
```
Результат:
```
city amount
0 Chicago 6000.0
1 New York 7500.0
```
3. Сохраним результат в таблицу:
```python
filtered_sales.to_sql('high_avg_sales', engine, if_exists='replace', index=False)
