Pythonでデータベースからデータを取得する方法は？ Pythonを使用したデータのインポート

データ分析は、今日のテクノロジー主導の作業環境において、若い卒業生、エンジニア、およびマネージャーにとって不可欠なスキルです。 この記事では、Pythonでデータベースからデータをフェッチする方法と、いくつかの基本的な概念を理解する方法について説明します。

Pythonデータベースを使用したデータ抽出

データ抽出には、さまざまなソースからデータを取得し、場合によってはそれをさらに処理し、さらに分析するためにリポジトリに移行することが含まれます。 そのため、その過程である種のデータ変換が発生します。 そして、Pythonはそのようなデータサイエンスタスクのための主要なプログラミング言語の1つです。 この汎用およびスクリプト言語のユーザーは、世界中で約820万人います。

次のガイドでは、オープンソースのリレーショナルデータベースシステムであるPostgreSQLを使用した抽出方法について説明します。 結果セットをJSONオブジェクトとして返すROW_TO_JSON関数を提供します。これは、中括弧{}で囲まれています。 JSONデータ型は、クエリ結果をより便利に操作するのに役立ちます。 ただし、始める前に、psycopg2-binaryなどの仮想環境がインストールされていることを確認してください。

Pythonデータベースの基本

American National Football League（NFL）のPostgreSQLデータベースがあるとします。 これには、選手、コーチ、チームのテーブルに関する情報が含まれます。 また、保存されたデータについて把握するために、次の詳細に注意してください。

• プレーヤーのデータテーブルには、主キーであるathelete_id、プレーヤーの姓名、ジャージ番号、体重（kg）、身長（m）、出身国などの詳細が含まれています。 また、各選手のチームを示す外部キーであるteam_idも保持します。
• コーチのデータテーブルには、名前と名前に加えて、coach_id（主キー）とteam_id（チームのテーブルフィールドを参照する外部キー）があります。
• 最後に、名前、会議、ランク、および勝ち負けの合計（「ホーム」と「アウェイ」に分かれています）を使用して、すべてのサッカーチームを説明するチームの表があります。 ここで、主キーはteam_idであり、上記の表で参照されています。

データセットに慣れてきたので、チームのリストを取得するSQLクエリを作成する方法を見ていきましょう。 たとえば、会議とランクに従って順序付けられたサッカーチームが必要です。 また、各チームのアスリートまたはプレーヤーの数と、コーチの名前を抽出する必要があります。 また、自宅と外出先の両方で、チームの勝ち負けの数を知りたい場合もあります。

このプロセスを開始するには、以下の手順に従ってください。

選択する

f.name、

f.city、

f。会議、

f.conference_rank、

COUNT（a.player_id）AS number_of_athletes、

CONCAT（c.first_name、''、c.last_name）ASコーチ、

f.home_wins、

f.away_wins

アスリートa、チームf、コーチcから

WHERE a.team_id = f.team_id

AND c.team_id = f.team_id

GROUP BY f.name、c.first_name、c.last_name、f.city、f.conference、f.conference_rank、f.home_wins、f.away_wins

ORDER BY f.conference、f.conference_rank

この後、前述のJSON関数（ROW_TO_JSON）内でクエリをワープできます。 これにより、現在のディレクトリにあるquery.sqlというファイルにデータが保存されます。 次に、以下の手順に進みます。

SELECT ROW_TO_JSON（team_info）FROM（

選択する

f.name、

f.city、

f。会議、

f.conference_rank、

COUNT（a.athelete_id）AS number_of_atheletes、

CONCAT（c.first_name、''、c.last_name）ASコーチ、

f.home_wins、

f.away_wins

アスリートa、チームf、コーチcから

WHERE a.team_id = f.team_id

AND c.team_id = f.team_id

GROUP BY f.name、c.first_name、c.last_name、f.city、f.conference、f.conference_rank、f.home_wins、f.away_wins

ORDER BY f.conference、f.conference_rank

）AS team_info

各行がPythonディクショナリの構造を持っていることがわかります。 キーは、クエリによって返されるフィールド名にすぎません。

さらに、環境変数が一目でわかるようにするために、初期化ファイルにいくつかの変更を適用できます。 必要に応じて、次のいずれかの方法を選択してください。

• Windowsの場合：[コントロールパネル]→[システム]→[システムの詳細設定]→[詳細設定]タブ→[環境変数]。
• Unixライクな環境の場合：初期化ファイルにユーザー名とパスワードに関する2行を追加します。

これで、Pythonコードを作成する準備が整いました。 最初に、エラーを防ぐためにいくつかのモジュールと関数をインポートします。 これらのステートメントは、それを達成するのに役立ちます。

OSのインポート

psycopg2をpとしてインポートします

psycopg2インポートエラーから

次に、query.sqlの内容をロードして接続をインスタンス化します。 openコマンドとreadコマンドを使用してSQLデータベースファイルを開き、データベースユーザー、パスワード、ホスト、およびポート番号を指定して、接続機能を使用してNFLデータベースに接続します。

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Pythonでデータベースからデータを取得する方法は？

データベース接続を確立したら、クエリの実行に進むことができます。 'cursor'と呼ばれる制御構造を使用する必要があります。 「cursor=conn.cursor（）」を記述し、続いて「cursor.execute（query）」を記述するのと同じくらい簡単です。 結果には、辞書形式のタプル（1要素）のリストが含まれます。

結果=cursor.fetchall（）

この段階で、結果の反復を試みることができます。 コンテンツは必要に応じて操作したり、スプレッドシートやHTMLテーブルなどに挿入またはフィードしたりできます。終了したら、コードをラップしてクリーンアップすることを忘れないでください。 try-except-blockを使用し、「finally」文を追加することでこれを行うことができます。

リレーショナルまたはその他の大規模なデータセットを処理している場合、特に結果を操作したい場合は、テーブルをクエリするための基本的なツールが必要だと感じます。 このようなデータ変換は、Pythonを使用して簡単に実現できます。

したがって、ほとんどの大学院の研究プログラムには、カリキュラムの一部としてこれらの技術の知識が含まれています。 いくつかの例には、データサイエンスのアソシエイトディプロマ（IIIT-バンガロア）やビジネス分析のグローバルマスター証明書（ミシガン州立大学）が含まれます。

チェックアウト： Pythonオープンソースプロジェクトのアイデア

結論

このPythonデータベースのチュートリアルでは、リレーショナルデータベースに接続し、クエリを実行し、結果をインポートする方法を学びました。 Pythonを使用してさらに多くのことを実行し、必要なことを実行するようにコードを適合させることができます。

このガイドが、明確さを見つけ、好奇心を刺激するのに役立つことを願っています。

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