# Добавление новых данных
with engine.connect() as conn:
conn.execute(users.insert(), [
{'name': 'Frank', 'age': 29, 'email': 'frank@gmail.com'},
{'name': 'Grace', 'age': 37, 'email': 'grace@gmail.com'},
{'name': 'Helen', 'age': 33, 'email': 'helen@example.com'}
])
# Чтение данных
df = pd.read_sql("SELECT * FROM users", engine)
# Выделение доменов
df['email_domain'] = df['email'].apply(lambda x: x.split('@')[1])
# Подсчет частоты доменов
domain_counts = df['email_domain'].value_counts().reset_index()
domain_counts.columns = ['email_domain', 'count']
print(domain_counts)
```
Результат:
```
email_domain count
0 example.com 5
1 gmail.com 2
```
Задача 5: Создание таблицы продаж и анализ доходов
Описание:
Создайте таблицу `sales`, содержащую данные о продажах:
– `id` – идентификатор продажи.
– `product` – название продукта.
– `price` – цена продукта.
– `quantity` – количество проданных единиц.
Рассчитайте общий доход для каждого продукта и сохраните результаты в новую таблицу `product_revenues`.
Решение:
```python
# Определение таблицы sales
sales = Table(
'sales', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('product', String),
Column('price', Integer),
Column('quantity', Integer)
)
metadata.create_all(engine)
# Добавление данных
with engine.connect() as conn:
conn.execute(sales.insert(), [
{'product': 'Laptop', 'price': 1000, 'quantity': 3},
{'product': 'Phone', 'price': 500, 'quantity': 5},
{'product': 'Tablet', 'price': 300, 'quantity': 7}
])
# Чтение данных
sales_df = pd.read_sql("SELECT * FROM sales", engine)
# Расчет общего дохода
sales_df['revenue'] = sales_df['price'] * sales_df['quantity']
revenues = sales_df.groupby('product')['revenue'].sum().reset_index()
# Сохранение в новую таблицу
revenues.to_sql('product_revenues', engine, if_exists='replace', index=False)
# Проверка сохраненных данных
saved_revenues = pd.read_sql("SELECT * FROM product_revenues", engine)
print(saved_revenues)
```
Результат:
```
product revenue
0 Laptop 3000
1 Phone 2500
2 Tablet 2100
```
Задача 6: Фильтрация данных по динамическому запросу
Описание:
Создайте функцию, которая принимает минимальную цену и возвращает список продуктов, стоимость которых выше указанного значения.
Решение:
```python
def filter_products_by_price(min_price):
query = f"SELECT * FROM sales WHERE price > {min_price}"
result_df = pd.read_sql(query, engine)
return result_df
# Фильтрация продуктов с ценой выше 400
filtered_products = filter_products_by_price(400)
print(filtered_products)
```
Результат:
```
id product price quantity
0 1 Laptop 1000 3
1 2 Phone 500 5
```
Задача 7: Определение наиболее активных пользователей
Описание:
В таблице `activity_log` содержатся данные о действиях пользователей:
– `id` – идентификатор записи.
– `user_id` – идентификатор пользователя.
– `action` – выполненное действие.
– `timestamp` – время выполнения действия.
Определите, кто из пользователей совершил наибольшее количество действий.
Решение:
```python
from sqlalchemy import Table, Column, Integer, String, DateTime
from datetime import datetime
# Определение таблицы activity_log
activity_log = Table(
'activity_log', metadata,
