24、数据处理与时间序列分析：Pandas的强大应用

数据处理与时间序列分析：Pandas的强大应用

在数据处理和分析领域，Pandas是一个功能强大的Python库，它在连接SQL数据库和处理时间序列数据方面有着出色的表现。本文将详细介绍如何使用Pandas进行SQL数据库查询以及处理时间序列数据。

1. 连接SQL数据库

作为一名数据分析师，掌握SQL是必不可少的技能。世界上大部分数据都存储在支持SQL语句的数据库中，SQLite是其中最受欢迎且易于使用的关系型数据库管理系统之一。

1.1 准备工作

我们将使用SQLite提供的Chinook示例数据库，该数据库包含一个音乐商店的11个数据表。在深入研究关系型数据库时，研究数据库图（有时称为实体关系图）可以帮助我们更好地理解表之间的关系。

为了完成这个任务，需要安装 sqlalchemy Python包。如果你安装了Anaconda发行版，那么这个包应该已经可用。SQLAlchemy是Pandas连接数据库的首选工具。

1.2 操作步骤

• 步骤1：设置SQLAlchemy引擎

from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('sqlite:///data/chinook.db')

• 步骤2：读取数据表