SQL в Pandas

Если таблица должна жить в базе данных, её строки кладут в таблицу SQL. Метод to_sql у таблицы Pandas создаёт или заменяет таблицу в базе, а функция read_sql возвращает результат выбранного запроса как новую таблицу Pandas.

Подключим SQLite в памяти без отдельного сервера, запишем города с температурой и заберём данные запросом в переменную:

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

data = {
	'city': ['Paris', 'Rome'],
	'temp': [18, 22],
}
weather = pd.DataFrame(data)
engine = create_engine('sqlite:///:memory:')
weather.to_sql(
	'cities',
	engine,
	index=False,
	if_exists='replace',
)
loaded = pd.read_sql(
	'SELECT * FROM cities',
	engine,
)
print(loaded) # выведет     city  temp
              #       0  Paris    18
              #       1   Rome    22

В памяти появилась таблица cities с двумя строками; выборка вернула те же города и температуры, что были в исходной таблице.

Создайте таблицу с полями team и goals для Fox 3 и Owl 1. Положите её в SQLite в памяти под именем match и выведите все строки выборкой.

Есть столбцы sku и stock с A1 50 и B2 20. Запишите таблицу в базу в памяти как items и получите только строку с B2 через запрос. Выведите результат.

Подготовьте таблицу class Math, Art и hours 4, 2. Сохраните её в SQLite в памяти под именем schedule и выведите сумму столбца hours из запроса.