男のブログ俺は中卒だ。学歴なんて無くても生きていける。プログラミングpythonsuckamonプログラミングやWebアプリケーションで、データをテキストファイルやCSVなどで管理することは、実際の現場ではほぼないだろう。多くの場合はデータベースを使用して、データの保存・参照をおこなうはずだ。データベースにはSQLServer、PostgreSQL、MySQLなど、多くの種類が存在するが、今回はPythonで手軽に利用できるSQLiteを使って簡単な例を紹介していく。Contentssqlite3ドライバを使ってSQLiteデータベースを作成するデータベースを読み込む読み込んだデータをpandasデータフレームに変換するもっと簡単にデータを読み込むread_sqlsqlite3ドライバを使ってSQLiteデータベースを作成するまずはPython組み込みのsqlite3ドライバを使って、データベースを作成する。sqlite3.connect('mydata.sqlite')con.execute(q)ここまで準備できたらコミット処理をおこなう。con.commit()これで、testというテーブルが作成された。次に作成したテーブルに適当なデータを数行挿入する。data)変数dataに挿入するデータをリストとして保存し、stmtにSQL文を用意する。executemanyメソッドでINSERT文を実行。最後にコミット処理をおこなう。con.commit()これでテスト用のデータベースが完成した。167.3)]SELECT文を実行して取得したデータを確認してみると、先ほど用意したデータ一覧が取得できていることが分かる。読み込んだデータをpandasデータフレームに変換する取得したデータ(タプルのリスト)をpandasデータフレームに変換する場合、データと合わせて列名もコンストラクタに渡す必要がある。列名は下記のとおり、descriptionメソッドで取得できる。None))これを利用して、pandasデータフレームに変換する。167.3もっと簡単にデータを読み込むread_sql先述のデータフレームへの変換は面倒な手順を挟むため、pandasではより簡単にデータを取得できるread_sqlという関数が用意されている。以下は、データベースにSQLAlchemyで接続して、テーブルからデータを読み込む例だ。167.3コード量が圧倒的に少なくなり、かなり扱いやすくなった。データの集約とグループ演算プロフィール中卒男15歳で熊本から単身大阪へ渡り、囲碁棋士になるための修行を積む。その後、紆余曲折ありプログラミングを学び職とする。現在プログラミングや統計、機械学習の勉強に合わせ、双子の育児に奮闘中。