Bekerja dan membuat database besar dengan bantuan MySQL sangat populer di luar sana dan orang-orang menggunakan Sistem Manajemen Database Relasional ini untuk membangun database yang lebih dinamis yang sangat terlindungi dan hanya dapat dilihat oleh pihak terkait. Untuk menangani dan membuat database ini ada banyak editor teks termasuk editor teks bawaan yang disediakan oleh MySQL. Tetapi bagaimana jika kita ingin mengintegrasikan database ini dengan bahasa pemrograman kita dan ingin memanipulasinya menggunakan pengkodean bahasa pemrograman? Ya, itu mungkin dengan alat canggih yang disebut Panda ini.
Ini adalah pustaka Python yang dapat didownload oleh pip. Setelah mengunduh perpustakaan ini, user merasa sangat terbantu dalam memecahkan banyak contoh dunia nyata dan membuat hidup mereka mudah. Di sini saya bermaksud mengatakan bahwa melalui Pandas kita dapat memecahkan masalah yang terkait dengan Manajemen Basis Data Relasional. Ini menyediakan kelas yang dikenal sebagai Pymysql dan sqlalchemy yang bersama-sama membantu dalam memecahkan kueri terkait SQL dan membantu seseorang untuk memanipulasi dan bermain-main dengan data mereka. Segala jenis data MYSQL baik yang terletak di cloud seperti di AWS, Hostinger, Azure, dll. atau terletak di sistem lokal atau beberapa sistem lain dapat disebut dengan bantuan dua kelas ini. Mereka adalah alat perolehan ruang yang sangat kuat dan rendah yang dapat mengimpor database ke Konsol Python.
Beberapa hal yang dapat dilakukan setelah mengimpor data kita dan cara mengimpor data diberikan di bawah ini:
Bagaimana cara mengimpor data?
- Untuk menggunakan fitur-fitur yang disediakan oleh Pandas, pertama-tama kita harus menginstal Pandas di sistem kita. Setelah terinstal, kita dapat memeriksa hal yang sama dengan melakukan import pandas as pd di konsol Jupyter.
- Setelah Pandas didownload, langkah selanjutnya adalah mengunduh SQL alchemy dan Pymysql untuk Python melalui command prompt menggunakan pip, conda, sudo, dll. Setelah didownload, kita siap menggunakannya untuk mengimpor data MySQL kita.
- Untuk mengimpor data MySQL dari mana saja kita memerlukan kredensial yang merupakan nama user dan password bersama dengan nama database dan memasukkannya ke engine alkimia SQL.
- Setelah data diumpankan ke engine, langkah selanjutnya adalah mengonversi data ini ke bingkai data Pandas dan untuk ini, kita akan menggunakan fitur DataFrame dari Pandas, beri nama pada data dan kemudian jalankan konsol. Ini akan mengimpor data untuk kita dalam bentuk bingkai data.
- Setelah format diubah ke bingkai data, sekarang kita dapat menggunakannya dan memanipulasi yang sama dan menyimpan perubahan kita baik sebagai xlsx, CSV, tsv, dll yang terpisah atau dapat langsung menyimpan perubahan kembali ke data SQL kita.
Apa yang bisa dilakukan dengan data?
Setelah data diimpor dengan benar ke konsol kita, kita dapat membuat banyak hal dengan bantuannya seperti:
- Dasbor: Kita dapat menggunakan data SQL kita untuk membuat dasbor interaktif untuk memungkinkan user memvisualisasikan data mereka dengan benar dengan bantuan pustaka Dash dan Plotly Python.
- Tabel Pivot: Setelah data diimpor, kita juga dapat membuat tabel Pivot untuk melihat ketergantungan satu fitur dengan fitur lainnya dan kemudian membuat kesimpulan yang diperlukan.
- Pengelompokan data: Kita dapat mengelompokkan data ke dalam berbagai kategori berdasarkan satu kolom fitur untuk melihat jumlah data yang terkandung secara terpisah oleh setiap metadata dari kolom tertentu.
- Menggabungkan: Kita dapat menggabungkan dua atau lebih bingkai data bersama-sama dan kemudian menyimpannya sebagai bingkai data terpisah untuk mendapatkan ide yang lebih baik antara dua bingkai data dan juga apa dampaknya terhadap yang lain.
- Rekayasa fitur: Setelah data diimpor, kita dapat melakukan praproses yang sama dan kemudian dapat menggunakannya untuk tujuan pelatihan dalam algoritme pembelajaran Mesin.
Banyak lagi hal yang dapat dilakukan dengan data SQL yaitu setiap kelas yang berisi perpustakaan Pandas dapat digunakan dalam data kita untuk membuat perubahan dan menyimpannya.
Representasi Bergambar dari SQL Alchemy dengan bekerja
Kesimpulan
Gunakan perpustakaan Pandas ini untuk memanggil database Relasional Anda dari mana saja hanya dengan mengetahui kredensial dan nama database. Ini adalah alat yang berguna untuk orang yang kurang terbiasa dengan cara kerja data SQL dan juga bagi mereka yang ingin menggunakan data SQL untuk tujuan visualisasi atau memasukkannya ke algoritme ML untuk mendapatkan prediksi.