Как писать SQL-запросы прямо в Jupyter Notebook
Аналитики, инженеры данных или Data Scientисты часто могут встретиться с задачей быстрого исследования данных и каких-либо ad-hoc запросов.
Представим, что наши необходимые данные лежат в Базе Данных или в Хранилище Данных.
Для доступа к данным можно воспользоваться SQL, например зайти в DBeaver или другой GUI и написать необходимые запросы.
❓Но что нам делать, если нужно достать данные из базы и "покрутить" их с помощью Python?
Для этого есть разные варианты подключения к БД, считывания данных и обработка их на стороне питона.
Сегодня расскажу про один из самых быстрых способов
Что нужно сделать
1. установить библиотеку ipython-sql
2. в ноутбуке загрузить расширение (%load_ext sql)
3. подключиться к нужной базе данных
4. писать нужные SQL запросы прямо в ноутбуке и сохранять их в датафрейм pandas при необходимости
Буквально 2 строчки кода для загрузки расширения, подключение к базе и уже можно писать на SQL прямо в ноутбуке 🔥
Аналитики, инженеры данных или Data Scientисты часто могут встретиться с задачей быстрого исследования данных и каких-либо ad-hoc запросов.
Представим, что наши необходимые данные лежат в Базе Данных или в Хранилище Данных.
Для доступа к данным можно воспользоваться SQL, например зайти в DBeaver или другой GUI и написать необходимые запросы.
❓Но что нам делать, если нужно достать данные из базы и "покрутить" их с помощью Python?
Для этого есть разные варианты подключения к БД, считывания данных и обработка их на стороне питона.
Сегодня расскажу про один из самых быстрых способов
Что нужно сделать
1. установить библиотеку ipython-sql
2. в ноутбуке загрузить расширение (%load_ext sql)
3. подключиться к нужной базе данных
4. писать нужные SQL запросы прямо в ноутбуке и сохранять их в датафрейм pandas при необходимости
Буквально 2 строчки кода для загрузки расширения, подключение к базе и уже можно писать на SQL прямо в ноутбуке 🔥