乐工具技术知识在这个案例中，我们将使用Jupyter Notebook来结合SQL和Python进行数据分析
- 首先，确保已经安装了必要的库。在Jupyter Notebook中运行以下命令：
!pip install pandas !pip install sqlite3 !pip install ipython-sql
- 导入所需的库：
import pandas as pd import sqlite3 from IPython.display import display %load_ext sql
- 创建一个SQLite数据库并连接到它：
conn = sqlite3.connect('example.db')
- 使用魔法命令
%sql连接到数据库：
%sql sqlite:///example.db
- 创建一个表格并插入数据：
%%sql
CREATE TABLE sales (
id INTEGER PRIMARY KEY,
product TEXT,
price REAL,
quantity INTEGER,
date TEXT
);
INSERT INTO sales (product, price, quantity, date) VALUES
('Product A', 10.0, 5, '2021-01-01'),
('Product B', 20.0, 10, '2021-01-01'),
('Product A', 10.0, 15, '2021-01-02'),
('Product B', 20.0, 20, '2021-01-02');
- 使用SQL查询数据并将结果存储在Pandas DataFrame中：
result = %sql SELECT * FROM sales; df = result.DataFrame() display(df)
- 使用Python对数据进行进一步处理。例如，计算每个产品的总销售额：
sales_summary = df.groupby('product').sum().reset_index()
sales_summary['total_sales'] = sales_summary['price'] * sales_summary['quantity']
display(sales_summary)
- 关闭数据库连接：
conn.close()
这个简单的案例展示了如何在Jupyter Notebook中结合SQL和Python进行数据分析。你可以根据自己的需求修改代码，以处理更复杂的数据和查询。
