jupyter sql与python结合进行数据分析案例

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 pdimport sqlite3from 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：

%%sqlCREATE 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。