Mini tutorial de SQL para científicos

Hoy en día no se puede seguir trabajando con ficheros de texto habiendo tantas alternativas y, sobretodo, a medida que el tamaño de la información crece y crece y se hace inmanejable tratar ficheros de varios cientos de Mb. Es por ello que hoy vamos a ver por encima cómo podemos hacer consultas, modificar y crear nueva información en una base de datos SQL.

[Descargo de responsabilidad] Esto no pretende ser un tutorial ni algo serio y riguroso, solo un análisis superficial sobre lo que puede ofrecer el manejo de SQL para trabajar con datos y va dirigido, principalmente, a científicos (o no) que se manejan todo el día con ficheros *.dat, *.txt o *.csv.

¿Qué es SQL?

SQL es un acrónimo para Structured Query Language. Es un lenguaje que nos permite acceder a bases de datos SQL (bases de datos relacionales). Un RDBMS (Relational DataBase Management System) es un sistema que nos permite acceder, crear, editar y gestionar bases de datos relacionales. Existen RDBMS muy populares como MySQL (MariaDB), PostgreSQL o SQLite. En el presente tutorial vamos a trabajar con SQLite por simplicidad y porque viene disponible con CPython.

¿Y Pandas?

Pandas dispone de funcionalidad que nos permite leer y escribir información en bases de datos relacionales.

Vamos a crear una base de datos SQLite

Las bases de datos SQLite son bases de datos que no necesitan un servidor y que se guardan en disco. Para más información pulsa aquí. Podéis inspeccionar la base de datos que vayamos a crear, bastante simple, con SQLite manager, un addon para firefox.

Como siempre, primero importamos todo lo necesario

import sqlite3
import datetime as dt
import pandas as pd
import numpy as np

Mi configuración es la siguiente:

%load_ext version_information
%version_information pandas, numpy

Software	Version
Python	3.4.0 64bit [GCC 4.8.2]
IPython	3.0.0
OS	Linux 3.13.0 24 generic x86_64 with LinuxMint 17 qiana
pandas	0.15.2
numpy	1.9.2
Thu Mar 12 20:07:15 2015 CET

Primero necesitamos poder conectar con la base de datos. Esto es de lo poco que diferirá con respecto a otros RDBMSs.

conn = sqlite3.connect('pybodb.sqlite') 
# ejemplo con PostgreSQL usando psycopg2 
# import psycopg2 
# conn = psycopg2.connect(database='ejemplodb', user='kiko')  
# ejemplo con MS ACCESS usando pyodbc (sí, en el trabajo tengo que usar estas cosas) 
# import pyodbc 
# conn = pyodbc.connect("Driver={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};DBQ=ejemplodb;")  
# ...

Ahora que ya tenemos una conexión a la base de datos Pandas se puede encargar del trabajo sucio de ‘hablar’ con la base de datos y ayudarnos a interactuar directamente con los datos de la forma habitual y potente de Pandas.

Vamos a crear un DataFrame que usaremos como una tabla para insertar en la base de datos. Este DataFrame tendrá una columna de fechas, una de medidas de temperatura promedio diaria (inventada), una de precipitación acumulada en 24h (inventada), una columna con el tipo de sensor que midió la temperatura ese día y una última con el sensor que midió la precipitación.

# fechas para cada día del 2014
fechas = pd.date_range(dt.datetime(2014, 1, 1), dt.datetime(2014, 12, 31))
# Temperatura media diaria durante 2014 en algún lugar del hemisferio Norte
tmed = (np.random.randint(-5, 5, size = 365) +
        20 * np.cos(np.arange(0 - 180, 365 - 180) * 2 * np.pi / 365)
        + 10)
# Precipitación acumulada en 24h
prec = (20 * np.abs(np.random.randn(365) *
        np.cos(np.arange(0, 365) * 2 * np.pi / 365)))
# Sensor que midió la temperatura
marcaT = np.random.choice(['marcaT1', 'marcaT2', 'marcaT3'], size = 365)
# Sensor midió la precipitación
marcaP = np.random.choice(['marcaP1', 'marcaP2'], size = 365)
# Creamos el dataframe y lo guardamos en una tabla llamada 'datos'
df = pd.DataFrame(
        np.array([fechas.values, tmed, prec, marcaT, marcaP]).T,
        columns = ['fecha', 'tmedia','precipitacion','sensorT','sensorP'])
df['fecha'] = pd.to_datetime(df['fecha'])
df.to_sql('datos', con = conn, dtype = {'time': 'TIMESTAMP'})

Vamos a crear una segunda tabla para añadir un poco de complejidad a las consultas que hagamos posteriormente a la base de datos. Esta tabla contendrá información de los sensores usados para las medidas.

# fechas para cada día del 2014
sensores = ['marcaT1', 'marcaT2', 'marcaT3',
            'marcaP1', 'marcaP2']
# Precisión de los sensores
precision = [0.1, 0.5, 1,
             2, 5]
df = pd.DataFrame({'sensores': sensores, 'precision': precision})
df.to_sql('sensores', con = conn)

Consultando la base de datos

Dentro de SQL tenemos comandos que se pueden integrar en diferentes categorías. Ahora vamos a usar dql (data query language) que se usa para hacer consultas a la base de datos. Mirad en esta chuleta para conocer más.

Como SQL no hace distinción de mayúsculas y minúsculas usaré mayúsculas para las palabras clave de SQL y así las distinguiremos un poco mejor. Para hacer una petición se usa SELECT. Veamos como es una consulta para conocer las tablas que existen en la base de datos (esta consulta es específica para SQLite):

# Esto es específico para sqlite
print(pd.read_sql("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';", conn))
# Para otras BBDD puedes buscar en internet :-)

       name
0     datos
1  sensores

En la consulta anterior hemos usados varias palabras clave: SELECT, FROM, WHERE. Este tipo de consultas serán de lo más habitual. Vamos a explotar lo que ya sabemos.

Quiero los datos de todas las columnas de la tabla sensores (y pandas me lo meterá en un DataFrame, maravilloso!!!)

df = pd.read_sql("SELECT * FROM sensores;", conn)

print(df)

   index  precision sensores
0      0        0.1  marcaT1
1      1        0.5  marcaT2
2      2        1.0  marcaT3
3      3        2.0  marcaP1
4      4        5.0  marcaP2

Ahora queremos los datos de precipitación de Junio junto con su fecha. Fijaos que el valor superior del rango no es inclusivo (BETWEEN '2014-06-01' AND '2014-07-01' nos da el dato hasta antes de fecha = '2014-07-01'):

df = pd.read_sql(
    ("SELECT fecha, precipitacion FROM ")
    ("datos WHERE fecha BETWEEN ")
    ("'2014-06-01' AND '2014-07-01';"), 
    conn
)

print(df)

                  fecha  precipitacion
0   2014-06-01 00:00:00      21.090544
1   2014-06-02 00:00:00      19.514893
2   2014-06-03 00:00:00       1.356933
3   2014-06-04 00:00:00      14.466592
4   2014-06-05 00:00:00      12.780801
5   2014-06-06 00:00:00      28.293163
6   2014-06-07 00:00:00       7.841272
7   2014-06-08 00:00:00      22.278980
8   2014-06-09 00:00:00      24.386602
9   2014-06-10 00:00:00       4.158349
10  2014-06-11 00:00:00       8.850627
11  2014-06-12 00:00:00      24.572156
12  2014-06-13 00:00:00      30.675862
13  2014-06-14 00:00:00       5.986650
14  2014-06-15 00:00:00      19.186014
15  2014-06-16 00:00:00      36.980785
16  2014-06-17 00:00:00      11.822683
17  2014-06-18 00:00:00       1.774325
18  2014-06-19 00:00:00       8.043394
19  2014-06-20 00:00:00       9.909083
20  2014-06-21 00:00:00      26.050138
21  2014-06-22 00:00:00      32.829371
22  2014-06-23 00:00:00       1.067285
23  2014-06-24 00:00:00      41.178811
24  2014-06-25 00:00:00       4.357684
25  2014-06-26 00:00:00      36.863093
26  2014-06-27 00:00:00      18.923454
27  2014-06-28 00:00:00       5.641863
28  2014-06-29 00:00:00       5.831242
29  2014-06-30 00:00:00      45.159804

Ahora quiero los datos de temperatura de los sensores con una precisión superior a 0.5 (el sensor marcaT1 es el único que me da precisión superior a 0.5):

df = pd.read_sql(
    ("SELECT fecha, tmedia FROM datos WHERE "
    ("datos.sensorT = 'marcaT1';"), 
    conn
)

print(df)

                   fecha     tmedia
0    2014-01-01 00:00:00  -5.981482
1    2014-01-08 00:00:00  -9.733159
2    2014-01-09 00:00:00 -12.674186
3    2014-01-11 00:00:00  -5.538770
4    2014-01-13 00:00:00  -5.380197
5    2014-01-15 00:00:00 -13.198654
6    2014-01-17 00:00:00 -12.994357
7    2014-01-19 00:00:00  -8.767548
8    2014-01-31 00:00:00  -8.950818
9    2014-02-02 00:00:00  -4.575402
10   2014-02-03 00:00:00  -7.380298
11   2014-02-09 00:00:00  -4.109866
12   2014-02-10 00:00:00  -7.882079
13   2014-02-13 00:00:00  -8.172534
14   2014-02-16 00:00:00  -1.425199
15   2014-02-18 00:00:00  -0.906962
16   2014-02-20 00:00:00  -7.373428
17   2014-02-24 00:00:00  -1.263014
18   2014-02-27 00:00:00  -3.394876
19   2014-03-05 00:00:00  -1.577839
20   2014-03-07 00:00:00   4.049144
21   2014-03-08 00:00:00   0.366216
22   2014-03-20 00:00:00   3.320033
23   2014-03-24 00:00:00  10.681308
24   2014-03-28 00:00:00  11.053572
25   2014-03-29 00:00:00   5.397594
26   2014-03-31 00:00:00  14.086071
27   2014-04-08 00:00:00  15.830806
28   2014-04-15 00:00:00  16.190236
29   2014-04-18 00:00:00  11.180340
..                   ...        ...
94   2014-10-11 00:00:00   6.982189
95   2014-10-12 00:00:00   6.645535
96   2014-10-13 00:00:00   3.310172
97   2014-10-16 00:00:00   8.312816
98   2014-10-18 00:00:00   4.656174
99   2014-10-20 00:00:00  -1.992949
100  2014-10-22 00:00:00   3.366216
101  2014-10-30 00:00:00   1.900779
102  2014-11-04 00:00:00  -6.545832
103  2014-11-08 00:00:00  -4.642068
104  2014-11-11 00:00:00   0.574801
105  2014-11-15 00:00:00  -5.413343
106  2014-11-18 00:00:00  -8.109866
107  2014-11-21 00:00:00  -2.766101
108  2014-11-22 00:00:00  -4.975587
109  2014-11-25 00:00:00  -6.575402
110  2014-11-28 00:00:00  -9.131020
111  2014-11-30 00:00:00  -5.476142
112  2014-12-03 00:00:00  -5.954868
113  2014-12-10 00:00:00  -4.883750
114  2014-12-11 00:00:00 -13.994357
115  2014-12-12 00:00:00  -8.099335
116  2014-12-14 00:00:00 -13.292284
117  2014-12-16 00:00:00  -8.462367
118  2014-12-18 00:00:00  -8.609383
119  2014-12-21 00:00:00 -13.786284
120  2014-12-23 00:00:00 -12.874932
121  2014-12-25 00:00:00  -7.940023
122  2014-12-26 00:00:00 -11.963711
123  2014-12-27 00:00:00  -8.981482
[124 rows x 2 columns]

Si os fijáis, en la consulta anterior he usado datos.sensorT (tabla.columna). Esto solo será necesario si estamos trabajando con varias tablas y una columna se puede llamar igual en varias tablas. De esta forma no hay posibilidad de equivocarse ya que usamos ‘nombres y apellidos’.

Vamos a hacer una consulta que nos dé el mismo resultado pero que enlaza varias consultas (un SELECT dentro de un SELECT). También la represento de forma un poco más estructurada para que sea más legible:

# La misma consulta de antes pero sin saber la precisión de cada uno de los sensores a priori
q = """
SELECT 
    fecha, tmedia 
FROM 
    datos 
WHERE 
    datos.sensorT = 
    (SELECT 
        sensores 
    FROM 
        sensores 
    WHERE 
        precision < 0.5);"""
df = pd.read_sql(q, conn)

print(df)

                   fecha     tmedia
0    2014-01-01 00:00:00  -5.981482
1    2014-01-08 00:00:00  -9.733159
2    2014-01-09 00:00:00 -12.674186
3    2014-01-11 00:00:00  -5.538770
4    2014-01-13 00:00:00  -5.380197
5    2014-01-15 00:00:00 -13.198654
6    2014-01-17 00:00:00 -12.994357
7    2014-01-19 00:00:00  -8.767548
8    2014-01-31 00:00:00  -8.950818
9    2014-02-02 00:00:00  -4.575402
10   2014-02-03 00:00:00  -7.380298
11   2014-02-09 00:00:00  -4.109866
12   2014-02-10 00:00:00  -7.882079
13   2014-02-13 00:00:00  -8.172534
14   2014-02-16 00:00:00  -1.425199
15   2014-02-18 00:00:00  -0.906962
16   2014-02-20 00:00:00  -7.373428
17   2014-02-24 00:00:00  -1.263014
18   2014-02-27 00:00:00  -3.394876
19   2014-03-05 00:00:00  -1.577839
20   2014-03-07 00:00:00   4.049144
21   2014-03-08 00:00:00   0.366216
22   2014-03-20 00:00:00   3.320033
23   2014-03-24 00:00:00  10.681308
24   2014-03-28 00:00:00  11.053572
25   2014-03-29 00:00:00   5.397594
26   2014-03-31 00:00:00  14.086071
27   2014-04-08 00:00:00  15.830806
28   2014-04-15 00:00:00  16.190236
29   2014-04-18 00:00:00  11.180340
..                   ...        ...
94   2014-10-11 00:00:00   6.982189
95   2014-10-12 00:00:00   6.645535
96   2014-10-13 00:00:00   3.310172
97   2014-10-16 00:00:00   8.312816
98   2014-10-18 00:00:00   4.656174
99   2014-10-20 00:00:00  -1.992949
100  2014-10-22 00:00:00   3.366216
101  2014-10-30 00:00:00   1.900779
102  2014-11-04 00:00:00  -6.545832
103  2014-11-08 00:00:00  -4.642068
104  2014-11-11 00:00:00   0.574801
105  2014-11-15 00:00:00  -5.413343
106  2014-11-18 00:00:00  -8.109866
107  2014-11-21 00:00:00  -2.766101
108  2014-11-22 00:00:00  -4.975587
109  2014-11-25 00:00:00  -6.575402
110  2014-11-28 00:00:00  -9.131020
111  2014-11-30 00:00:00  -5.476142
112  2014-12-03 00:00:00  -5.954868
113  2014-12-10 00:00:00  -4.883750
114  2014-12-11 00:00:00 -13.994357
115  2014-12-12 00:00:00  -8.099335
116  2014-12-14 00:00:00 -13.292284
117  2014-12-16 00:00:00  -8.462367
118  2014-12-18 00:00:00  -8.609383
119  2014-12-21 00:00:00 -13.786284
120  2014-12-23 00:00:00 -12.874932
121  2014-12-25 00:00:00  -7.940023
122  2014-12-26 00:00:00 -11.963711
123  2014-12-27 00:00:00  -8.981482
[124 rows x 2 columns]

Podemos decirle que nos pase solo una serie de valores. Por ejemplo, solo quiero los tres valores más altos de precipitación de diciembre:

q = """
SELECT 
    fecha, precipitacion 
FROM 
    datos 
WHERE 
    fecha > '2014-11-30'
ORDER BY
    precipitacion DESC
LIMIT
    3"""
df = pd.read_sql(q, conn)

print(df)

                 fecha  precipitacion
0  2014-12-31 00:00:00      50.047120
1  2014-12-01 00:00:00      43.913895
2  2014-12-04 00:00:00      37.344830

En la consulta anterior le hemos pedido que nos ordenase por los valores de precipitación de forma descendente (es decir, por el final) y le hemos pedido que nos limitase la búsqueda a tres valores, los tres valores más altos.

¿Os ha picado el gusanillo?

Todo esto era para ver si os picaba un poco el gusanillo y dejáis (dejamos) de usar tanto fichero de texto/excel/csv y usamos opciones más ricas y potentes que existen por ahí.

Enlaces

Un minitutorial sobre SQL muy ameno.
Nuestro (inacabado) tutorial sobre PyTables.
Y ¿por qué no usar netCDF?
Funcionalidad SQL en pandas.
IPython-sql, para trabajar con sql en el notebook.
SQLAlchemy para facilitarnos la vida cuando trabajamos con Pandas y bases de datos.
SQLite manager, un addon para firefox.

Y cerramos la conexión (literal) por hoy

conn.close() # :-)

Y el notebook en el repositorio, como siempre.

3 comentarios en «Pandas como interfaz SQL»

Cristian Hernán Schmidt el 2015-03-18 a las 03:49

Responder

Muy directo y sencillo, gracias kiko! Quedo pensando ¿usar HDF5 o SQL?, por otro lado por estos días anduve mirando los VCS (git, hg, etc.) y me planteo ¿texto plano (csv, etc.) o binario (HDF5, SQL, etc.)? Creo que el quid está en el volumen de datos ¿no?, miles de millones de lineas no es para estar parseando por cada sesión de cálculo (por ejemplo si los tengo en csv y los cargo con pandas y al final los vuelco a un csv nuevamente, csv -texto- por ser mejor para los vcs).
Pingback: Pandas como interfaz SQL | Python-es | Scoop.it
kiko el 2015-03-21 a las 16:53

Responder

Depende de tu problema, del volumen de datos, de como lo quieras gestionar, etc. Si el volumen de datos no es muy grande usaría csv con diferentes versiones.

Pandas como interfaz SQL