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Desafio Final

import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, inspect, text
engine = create_engine('sqlite:///:memory:')

import pandas as pd
url = 'https://raw.githubusercontent.com/alura-cursos/Pandas/main/clientes_banco.csv'
dados = pd.read_csv(url)
dados.to_sql('clientes',engine, index=False)

pd.read_sql_table('clientes', engine)

from sqlalchemy import text

query = 'UPDATE Clientes SET Rendimento_anual=300000.0 WHERE ID_Cliente=6840104'
with engine.connect() as conn:
   result = conn.execute(text(query))
   conn.commit()
   
   query = 'DELETE FROM clientes WHERE ID_Cliente=5008809'
with engine.connect() as conn:
  result = conn.execute(text(query))
  conn.commit()
  
   pd.read_sql_table('clientes', engine)
   
   query ='INSERT INTO clientes ( ID_Cliente, Idade, Grau_escolaridade, Estado_civil, '\
        'Tamanho_familia, Categoria_de_renda, Ocupacao, Anos_empregado, '\
        'Rendimento_anual, Tem_carro, Moradia) '\
        'VALUES(6850985,33,"Doutorado", "Solteiro", 1, "Empregado", "TI", '\
        '2, 29000, 0, "Casa/apartamento próprio")'

with engine.connect() as conn:
  result = conn.execute(text(query))
  conn.commit()
  
  pd.read_sql_table('clientes', engine)
   
   
  
1 resposta

Ei, Barbara! Tudo bem?

Você utilizou bem o pandas junto com o SQLAlchemy para criar o banco em memória, inserir os dados e executar operações de UPDATE, DELETE e INSERT, mostrando um bom entendimento do fluxo de manipulação de dados entre DataFrame e banco SQL. Parabéns pela dedicação!

Uma dica é usar o método pd.read_sql_query para validar rapidamente alterações feitas no banco usando filtros específicos
:


query = "SELECT * FROM clientes WHERE Rendimento_anual > 100000"
df_filtrado = pd.read_sql_query(query, engine)
print(df_filtrado)

Esse código executa uma consulta SQL e retorna apenas os registros que atendem a condição definida, facilitando a análise dos dados após modificações.

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