我們可以連線到關聯式資料庫以使用Pandas庫分析資料，以及另一個用於實現資料庫連線的額外庫。 這個軟體包被命名為sqlalchemy，它提供了在python中使用的完整的SQL語言功能。
使用在Pandas環境安裝章中討論的Anaconda，安裝非常簡單。 假設您已經按照本章的說明安裝了Anaconda，請在Anaconda提示視窗中執行以下命令來安裝SQLAlchemy軟體包。
conda install sqlalchemy
我們將使用Sqlite3作為關聯式資料庫，因為它非常輕便且易於使用。 儘管SQLAlchemy庫可以連線到各種關係源，包括MySql，Oracle和Postgresql以及Mssql。 我們首先建立一個資料庫引擎，然後使用SQLAlchemy庫的to_sql函式連線到資料庫引擎。
在下面的例子中，我們通過使用已經通過讀取csv檔案建立的資料影格中的to_sql函式來建立關係表。 然後使用Pandas的read_sql_query函式來執行和捕獲來自各種SQL查詢的結果。
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
data = pd.read_csv('/path/input.csv')
# Create the db engine
engine = create_engine('sqlite:///:memory:')
# Store the dataframe as a table
data.to_sql('data_table', engine)
# Query 1 on the relational table
res1 = pd.read_sql_query('SELECT * FROM data_table', engine)
print('Result 1')
print(res1)
print('')
# Query 2 on the relational table
res2 = pd.read_sql_query('SELECT dept,sum(salary) FROM data_table group by dept', engine)
print('Result 2')
print(res2)
執行上面範例程式碼，得到以下結果 -
Result 1
index id name salary start_date dept
0 0 1 Rick 623.30 2012-01-01 IT
1 1 2 Dan 515.20 2013-09-23 Operations
2 2 3 Tusar 611.00 2014-11-15 IT
3 3 4 Ryan 729.00 2014-05-11 HR
4 4 5 Gary 843.25 2015-03-27 Finance
5 5 6 Rasmi 578.00 2013-05-21 IT
6 6 7 Pranab 632.80 2013-07-30 Operations
7 7 8 Guru 722.50 2014-06-17 Finance
Result 2
dept sum(salary)
0 Finance 1565.75
1 HR 729.00
2 IT 1812.30
3 Operations 1148.00
還可以使用pandas中提供的sql.execute函式將資料插入到關係表中。 在下面的程式碼中，我們將先前的csv檔案作為輸入資料集，將其儲存在關係表中，然後使用sql.execute插入另一條記錄。
from sqlalchemy import create_engine
from pandas.io import sql
import pandas as pd
data = pd.read_csv('C:/Users/Rasmi/Documents/pydatasci/input.csv')
engine = create_engine('sqlite:///:memory:')
# Store the Data in a relational table
data.to_sql('data_table', engine)
# Insert another row
sql.execute('INSERT INTO data_table VALUES(?,?,?,?,?,?)', engine, params=[('id',9,'Ruby',711.20,'2015-03-27','IT')])
# Read from the relational table
res = pd.read_sql_query('SELECT ID,Dept,Name,Salary,start_date FROM data_table', engine)
print(res)
執行上面範例程式碼，得到以下程式碼 -
id dept name salary start_date
0 1 IT Rick 623.30 2012-01-01
1 2 Operations Dan 515.20 2013-09-23
2 3 IT Tusar 611.00 2014-11-15
3 4 HR Ryan 729.00 2014-05-11
4 5 Finance Gary 843.25 2015-03-27
5 6 IT Rasmi 578.00 2013-05-21
6 7 Operations Pranab 632.80 2013-07-30
7 8 Finance Guru 722.50 2014-06-17
8 9 IT Ruby 711.20 2015-03-27
還可以使用pandas中的sql.execute函式將資料刪除到關係表中。 下面的程式碼根據給定的輸入條件刪除一行。
from sqlalchemy import create_engine
from pandas.io import sql
import pandas as pd
data = pd.read_csv('C:/Users/Rasmi/Documents/pydatasci/input.csv')
engine = create_engine('sqlite:///:memory:')
data.to_sql('data_table', engine)
sql.execute('Delete from data_table where name = (?) ', engine, params=[('Gary')])
res = pd.read_sql_query('SELECT ID,Dept,Name,Salary,start_date FROM data_table', engine)
print(res)
執行上面範例程式碼，得到以下結果 -
id dept name salary start_date
0 1 IT Rick 623.3 2012-01-01
1 2 Operations Dan 515.2 2013-09-23
2 3 IT Tusar 611.0 2014-11-15
3 4 HR Ryan 729.0 2014-05-11
4 6 IT Rasmi 578.0 2013-05-21
5 7 Operations Pranab 632.8 2013-07-30
6 8 Finance Guru 722.5 2014-06-17