使用 Python 分析两个 SQL 数据库之间的多个表中的数据

Question

我得到了两个 SQL 数据库，它们具有相同的架构类型，但在这些表中的表名或列名不同。

我需要分析表中的这些数据并提出建议，它们是这两个数据库之间的相似（基于表中的数据）表。

任何人都可以建议我如何推进这个问题陈述。 我是使用 Python 进行数据分析的新手。 如果有人可以帮助我，那将非常有帮助。

例如：让我们考虑两个数据库 A 和 B。 . . A 包含一个名为“person_details”的表，并且 B 包含一个名为“详细信息”的表

我正在寻找可以通过分析这两个表中可以连接的数据来推荐的答案。

Answer 1

考虑使用 python 的 sqlite 包连接到 db 并在其中查询。 https://docs.python.org/2/library/sqlite3.html

通过查询，您可以检查表的架构。或者，如果您想使用 pandas 分析数据，请考虑使用 SQLAlchemy 创建与 DB 的连接。 http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/core/engines.html#supported-databases

之后，使用此将表读取为 pandas DataFrame https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.21/generated/pandas.read_sql_table.html

    from sqlalchemy import create_engine
    import pandas as pd

    engine_A = create_engine('sqlite:///sqlalchemy_A.db')
    engine_B = create_engine('sqlite:///sqlalchemy_B.db')

    data_A = pd.read_sql_table("person_details",engine_A)
    data_B = pd.read_sql_table("details",engine_B)

这应该可行。