SQL + pandas + Jupyter notebook l'union parfaite

Introduction 

Dans le domaine de la science des données, l'analyse des données relationnelles est cruciale. SQL (Structured Query Language) est le langage standard pour interroger et manipuler des bases de données relationnelles. Jupyter, avec son environnement interactif, permet d'intégrer SQL directement dans des notebooks, facilitant ainsi l'analyse et la visualisation des données. Cet article vous guidera à travers l'utilisation de SQL dans Jupyter, en mettant l'accent sur SQLite, une base de données légère et facile à utiliser.

SQL et les bases de données relationnelles

Les bases de données relationnelles organisent les données en tables structurées, facilitant ainsi leur gestion et leur requête. SQL permet de créer, lire, mettre à jour et supprimer des données de manière efficace. Utiliser SQL dans Jupyter permet de combiner le pouvoir des requêtes SQL avec les capacités de visualisation et d'analyse de Python.

Qu’est-ce que SQLite ?

SQLite est une bibliothèque de gestion de bases de données relationnelles qui implémente un moteur SQL. Contrairement aux systèmes de gestion de bases de données plus lourds comme MySQL ou PostgreSQL, SQLite est léger, autonome et ne nécessite aucune configuration serveur. Ces caractéristiques en font un excellent choix pour les projets de petite à moyenne taille et pour l'apprentissage du SQL.

Setup

Pour utiliser SQLite dans un notebook Jupyter, installez les packages nécessaires :

pip install notebook sqlite3 ipython-sql

Lancez ensuite Jupyter Notebook avec la commande 

jupyter notebook

Vous pouvez tester les scripts dans le notebook suivant , n'oublier pas d'éxécuter les cellules dans l'ordre.

Dans le notebook ci dessous vous aller apprendre à charger une base de donné Sqlite , utiliser  les commandes magiques python pour exécuter des requêtes sql dans jupyter notebook et aussi ajouter des visuels et basculer de sql vers  les dataframes pandas.

Remarque :  la première cellule peut prendre quelques minute lors de l'exécutions

Pourquoi SQL au lieu de Pandas ?

Bien que Pandas soit extrêmement puissant pour la manipulation de données en mémoire, SQL offre des avantages uniques pour les requêtes complexes et la gestion de grandes bases de données. SQL est optimisé pour effectuer des opérations de jointure, d'agrégation et de filtrage de manière efficace. Intégrer SQL dans Jupyter permet de combiner la puissance des requêtes SQL avec la flexibilité et la richesse des visualisations offertes par Pandas et d'autres bibliothèques Python.

Conclusion

En utilisant SQL dans Jupyter avec SQLite, vous pouvez combiner les capacités d'analyse des données relationnelles avec la flexibilité de Python. Cette intégration permet de tirer le meilleur parti des deux mondes, offrant une puissante plateforme pour l'analyse des données. Que vous soyez débutant ou expert en SQL, cette approche enrichira votre boîte à outils pour l'analyse des données.