Jupyter NotebookでPythonとSQLを使う方法

Jupyter Notebookはデータ分析や機械学習のための強力なツールで、PythonとSQLを組み合わせて使用することができます。以下に、その基本的な手順を説明します。

1. マジックコマンドを使う

まずは、Jupyter NotebookでSQLを操作するために必要なマジックコマンドを使えるようにします。以下のコードを打ち込むことで、SQLを使えるようになります。

pip install ipython-sql
%load_ext sql

これにより、コマンドの最初に%%sqlと入力することで、そのセルだけSQLのコマンドが使えるようになります。

2. SQLサーバーを立てる

次に、SQLサーバーを立てます。今回は、SQLiteを使用します。SQLiteは環境構築を必要とせず、ライブラリ感覚で使えます。

%sql sqlite:///tmp.sqlite3

これで、SQLが使えるようになりました。

3. PandasからSQLにデータを送る

Pandasにデータを読み込んだ後、そのデータをSQLに送ることができます。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('データへのパス')
df.to_sql('自分でつけるテーブル名', 'sqlite:///tmp.sqlite3')

4. SQLからPandasにデータを送る

SQLでデータを抽出し、そのデータをPandasに送ることも可能です。

data = pd.read_sql_query(
    '''
    select カラム, count(*) as num
    from テーブル名
    group by カラム名
    order by num desc
    ''',
    'sqlite:///tmp.sqlite3'
)

以上が、Jupyter NotebookでPythonとSQLを使う基本的な手順です。これらの手順を踏むことで、データ分析の幅が広がります。ぜひ試してみてください。.