Lección 10 del curso SQL Nivel Avanzado.
En la lección anterior vimos cómo conectarnos a una base de datos de SQL desde Python usando la librería “psycopg2”.
En esta penúltima lección del curso veremos cómo tomar los datos provenientes de una tabla en SQL y almacenarlos en un DataFrame (o tabla) de Pandas.
Y esta simple operación, que como veremos requerirá tan sólo una línea de código, nos permitirá de forma muy sencilla acceder a todas las herramientas que nos ofrece Python para el procesamiento, análisis y la visualización de datos.
Así que veamos de forma práctica cómo traer datos desde SQL a Python con ayuda de Pandas:
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Como acabamos de ver tan sólo basta con conectarnos a la base de datos relacional desde Python, luego usar la variable que contiene esta conexión junto con la consulta que definamos en el lenguaje SQL y hacer uso del método “read_sql_query” de Pandas para, en una sola línea de código, almacenar en un DataFrame la tabla de datos proveniente de SQL. ¡Es así de simple!
Y después de esto podemos usar todas las herramientas que hemos visto en los cursos de Pandas Nivel Básico, Pandas Nivel Intermedio y Pandas Nivel Avanzado para poder realizar el procesamiento que queramos sobre nuestra tabla de datos.
Así que llegados a este punto sólo nos resta ver cómo realizar el proceso inverso, es decir cómo exportar una base de datos desde Python hacia SQL, que será precisamente el tema de la última lección del curso.
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