Pandasで一時テーブルにクエリする方法：SQL、Python 2.7、Pandasによる詳細解説

Pandas.read_sql_query() を使って TEMP テーブルにクエリする方法

Pandas は、Python でデータ分析を行うための強力なライブラリです。SQL クエリを実行して結果を Pandas データフレームに変換する pandas.read_sql_query() 関数を含む、データベースとの連携機能を提供します。

このチュートリアルでは、pandas.read_sql_query() を使って一時テーブル（TEMP テーブル）にクエリする方法を、SQL、Python 2.7、Pandas を使って詳しく説明します。

手順

1. データベース接続の確立:

   まず、使用するデータベースに接続する必要があります。以下のコード例のように、 SQLAlchemy を使って接続を確立することができます。

   import sqlalchemy as sa
   
   engine = sa.create_engine('sqlite:///mydatabase.db')
   

2. TEMP テーブルの作成:

   一時テーブルを作成するには、CREATE TEMPORARY TABLE ステートメントを使用します。以下のコード例では、mytable という名前の一時テーブルを作成し、id、name、age という 3 つの列を定義しています。

   CREATE TEMPORARY TABLE mytable (
       id INTEGER PRIMARY KEY,
       name TEXT,
       age INTEGER
   );
   

3. データの挿入:

   一時テーブルにデータを挿入するには、INSERT INTO ステートメントを使用します。以下のコード例では、mytable テーブルに 3 つのレコードを挿入しています。

   INSERT INTO mytable (id, name, age)
   VALUES (1, 'Alice', 30),
          (2, 'Bob', 25),
          (3, 'Charlie', 22);
   

4. pandas.read_sql_query() 関数を使って、TEMP テーブルにクエリを実行することができます。以下のコード例では、mytable テーブルのすべてのレコードを選択して Pandas データフレームに変換しています。

   import pandas as pd
   
   df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM mytable', engine)
   print(df)
   

   このコードを実行すると、以下の出力が表示されます。

       id      name  age
   0   1     Alice   30
   1   2      Bob   25
   2   3  Charlie   22
   

• TEMP テーブルは、セッションが終了すると自動的に削除されます。
• 永続的なテーブルにデータを保存したい場合は、CREATE TABLE ステートメントを使用する必要があります。
• Pandas は、SQLAlchemy 以外にもさまざまなデータベース接続ライブラリをサポートしています。

import sqlalchemy as sa
import pandas as pd

# データベース接続の確立
engine = sa.create_engine('sqlite:///mydatabase.db')

# TEMP テーブルの作成
engine.execute('CREATE TEMPORARY TABLE mytable (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER)')

# データの挿入
engine.execute('INSERT INTO mytable (id, name, age) VALUES (1, "Alice", 30), (2, "Bob", 25), (3, "Charlie", 22)')

# Pandas.read_sql_query() を使って TEMP テーブルにクエリ
df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM mytable', engine)
print(df)

# TEMP テーブルの削除 (オプション)
engine.execute('DROP TABLE mytable')

1. このコードは、sqlite:///mydatabase.db という名前の SQLite データベースに接続します。
2. mytable という名前の一時テーブルを作成します。このテーブルには、id、name、age という 3 つの列があります。
3. mytable テーブルに 3 つのレコードを挿入します。
4. pandas.read_sql_query() 関数を使って、mytable テーブルのすべてのレコードを選択して Pandas データフレームに変換します。
5. データフレームの内容をコンソールに出力します。
6. オプション で、DROP TABLE mytable ステートメントを使って一時テーブルを削除します。

• pandas.read_sql_query() 関数は、一度に 1 つの結果セットしか処理できません。
• 複数のクエリを実行する場合は、ループを使用する必要があります。

これらの制限を克服するために、以下の代替方法を検討することができます。

方法 1: SQLAlchemy を使用する

SQLAlchemy は、Python でデータベースと連携するための強力なライブラリです。pandas.read_sql_query() 関数よりも柔軟性が高く、複雑なクエリや複数回のクエリを実行することができます。

以下のコード例は、SQLAlchemy を使って TEMP テーブルにクエリする方法を示しています。

import sqlalchemy as sa
import pandas as pd

# データベース接続の確立
engine = sa.create_engine('sqlite:///mydatabase.db')

# TEMP テーブルの作成
engine.execute('CREATE TEMPORARY TABLE mytable (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER)')

# データの挿入
engine.execute('INSERT INTO mytable (id, name, age) VALUES (1, "Alice", 30), (2, "Bob", 25), (3, "Charlie", 22)')

# SQLAlchemy を使って TEMP テーブルにクエリ
with engine.connect() as connection:
    result = connection.execute('SELECT * FROM mytable')
    df = pd.DataFrame(result.fetchall(), columns=result.keys())
    print(df)

# TEMP テーブルの削除 (オプション)
engine.execute('DROP TABLE mytable')

方法 2: 直接 SQL コードを実行する

最もシンプルな方法は、直接 SQL コードを実行することです。これは、pandas ライブラリを使用しない場合や、より高度なクエリを実行する必要がある場合に適しています。

import sqlite3
import pandas as pd

# データベース接続の確立
connection = sqlite3.connect('mydatabase.db')

# TEMP テーブルの作成
connection.execute('CREATE TEMPORARY TABLE mytable (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER)')

# データの挿入
connection.execute('INSERT INTO mytable (id, name, age) VALUES (1, "Alice", 30), (2, "Bob", 25), (3, "Charlie", 22)')

# 直接 SQL コードを実行して TEMP テーブルにクエリ
cursor = connection.cursor()
cursor.execute('SELECT * FROM mytable')
df = pd.DataFrame(cursor.fetchall(), columns=[i[0] for i in cursor.description])
print(df)

# TEMP テーブルの削除 (オプション)
connection.execute('DROP TABLE mytable')

connection.close()