在我们学习数据科学的时候，通常数据都存在csv等格式的文件中，但是事实上在企业里公，数据往往被存储到数据库中。
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今天我将介绍如何使用Jupyter Notebooks或JupyterLab作为SQL IDE。
设置
首先，我们需要安装一个库以确保可以直接在Notebook中运行SQL，我们直接在Jupyter单元中运行如下代码：
! pip install ipython-sql
接着，我们将使用sqlalchemy库来创建连接数据库所需的引擎。每个数据库url仅需要一次。
以下是各种数据库的一些通用的url.
- PostgreSQL:
postgresql://scott:tiger@localhost/mydatabase - Mysql:
mysql://scott:tiger@localhost/foo - Oracle:
oracle://scott:tiger@127.0.0.1:1521/sidname - SQL server:
mssql+pyodbc://scott:tiger@mydsn - SQLite:
sqlite:///foo.db
这是Oracle DB的示例：
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现在我们可以加载以前安装的SQL模块：
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并使用先前指定的url连接到数据库。
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开始
好的，现在可以开始了。首先，我将展示如何将多行SQL查询传递给Juypter单元。需要在代码前面加上前缀%%sql或%sql在下面进行演示即可。
将整个单元格标记为SQL块
让我们从这一点开始，因为它允许输入多行SQL语句。唯一的要求是%%sql在开头加上前缀。例如从某个表中选择前五行：
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如果要执行此单元格，则将得到以下输出：
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看起来像是Pandas DataFrame，但不是，它只是展示了表格的外观。
单行语句-将结果存储到变量
不仅限于多行语句，我们还可以将SQL查询的结果存储到变量中。在这里，将只有一个百分号，而不是两个：%sql
例如我将从phone_number列中选择一个值：
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可以发现输出不是我们想要的，我们可以通过以下方法来解决。
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其他操作
转换为Pandas DataFrame
从数据库中选择一些数据集，然后调用.DataFrame()它的方法，这样就无须手动给转换了。
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绘图
假设你想要快速从数据库中获取一些数据并制作条形图。我们还可以使用matplotlib。
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最后
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