1
Импортируйте библиотеки
Подключите pandas и sqlite3.
📝 Задания
⚡ Кратко: суть занятия
SQLite — лёгкая реляционная база данных без отдельного сервера: в Colab она хранится в обычном файле .db.
В Python подключение создаётся через sqlite3.connect('example_database.db'), а запросы выполняются через курсор или pandas.
Для изменений нужен conn.commit(): без него таблица или вставленные строки могут не сохраниться.
Минимальный пример: создать DataFrame, записать его через df.to_sql('employees', conn, if_exists='replace', index=False), затем прочитать через pd.read_sql_query().
SQL-запросы из занятия повторяют базовые действия: SELECT *, фильтр WHERE, сортировку ORDER BY, AVG и COUNT.
pandas удобен как мост: таблица живёт в DataFrame, а SQLite даёт возможность тренировать обычный SQL.
Топ-3 ошибки: забыть commit(), записать лишний индекс в таблицу, вставлять значения строкой вместо параметров ?.
Практическая работа из источника
2
Создайте DataFrame
Используйте данные сотрудников: id, name, age, salary.
3
Создайте базу
Укажите путь example_database.db, создайте подключение и запишите таблицу employees.
4
Напишите запросы
Выберите все данные, сотрудников старше 30 лет, сотрудников с зарплатой больше 60000, отсортируйте по возрасту, посчитайте среднюю зарплату и количество сотрудников.
Проверка понимания
Выберите один вариант ответа. После клика правильный ответ подсветится зелёным.
Вопрос 1
Что создаёт sqlite3.connect('example_database.db'), если файла ещё нет?
Вопрос 2
Зачем после CREATE TABLE и INSERT вызывают conn.commit()?
Вопрос 3
Какой плейсхолдер используется в примере вставки SQLite?
Вопрос 4
Что делает df.to_sql('employees', conn, if_exists='replace', index=False)?
Вопрос 5
Как получить результат SQL-запроса сразу как DataFrame?
Вопрос 6
Какой запрос выбирает сотрудников старше 30 лет?
Вопрос 7
Почему в учебном примере важно index=False?