Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

6.4

 データベースからのデータの取得

205

29 [{'id': 76865106, 'url': 'https://api.github.c... open

[30 rows x 4 columns]

ちょっと努力をすれば、よく使う

Web API

を基に、データフレームのオブジェクトを戻す高レベルイ

ンタフェースを作成して、分析をより簡単にできるはずです。

6.4

 データベースからのデータの取得

ビジネスシーンにおいては、大半のデータは、テキストファイルや

Excel

ファイルには保存されてい

ないでしょう。

SQL

ベースのリレーショナルデータベース（

SQL Server

、

PostgreSQL

、

MySQL

など）

が広く使われており、それ以外にも、多くの代替となるデータベースの人気もかなり出てきました。ど

のデータベースを使うかは、通常、アプリケーションの要求するパフォーマンス、データ完全性、スケー

ラビリティによ

って決められます。

SQL

からデータを読み込んでデータフレームに入れるのはかなり直観的な処理で、

pandas

にはこの

処理を簡単にしてくれる関数がいくつかあります。読み込みの例を説明するために、まずは

Python

組

み込みの

sqlite3

ドライバを用いて、

SQLite

データベースを作成しましょう。

In [121]: import sqlite3

In [122]: query = """

.....: CREATE TABLE test

.....: (a VARCHAR(20), b VARCHAR(20), ...