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将SQL与Python结合使用：SQLAlchemy和Pandas
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原文英文，约900词，阅读约需3分钟。
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内容提要
本教程介绍了如何使用SQLAlchemy和Pandas将SQL与Python集成，实现数据库连接、执行SQL查询和数据分析可视化。通过保存Pandas DataFrame为SQL表，加载SQL表为DataFrame，运行SQL查询并进行分析，充分发挥SQL和Python的优势进行数据分析和可视化。
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关键要点
- 本教程介绍了如何使用SQLAlchemy和Pandas将SQL与Python集成。
- 学习如何连接数据库、执行SQL查询以及使用Pandas进行数据分析和可视化。
- 安装Pandas和SQLAlchemy的命令为：pip install pandas sqlalchemy。
- 使用CSV数据集创建SQL表，步骤包括创建SQLite数据库、加载CSV数据集、转换数据类型和删除缺失值。
- 使用`to_sql`函数将Pandas DataFrame保存为SQL表。
- 通过提供数据库URL与数据库建立连接，使用`pd.read_sql_table`函数加载SQL表为Pandas DataFrame。
- 使用`pd.read_sql`函数执行SQL查询，获取整个数据库的数据。
- 可以对SQL查询结果进行进一步分析，例如计算前五个城市的平均空气质量。
- 使用Pandas可视化SQL查询结果，例如创建条形图。
- 本教程展示了如何将SQL数据库加载到Python中，进行数据分析和可视化。
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