Pandas and SQL for Data Science: Build Efficient Workflows with Python and Databases
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- Set up a reliable Python and SQL environment for data analysis.
- Connect Pandas to relational databases using SQLAlchemy and read_sql().
- Write efficient SQL queries with SELECT, WHERE, JOIN, and GROUP BY to filter, aggregate, and combine data.
- Decide which tasks belong in SQL and which should be handled in Pandas.
- Apply best practices like method chaining and vectorization for clean, efficient Pandas code.
- Ingest data from multiple sources—databases, CSVs, Excel, JSON, and Parquet—and unify it in Pandas.
- Merge SQL data with flat files or APIs to build complete, real-world datasets.
- Work through practical case studies, such as analyzing customer transactions and identifying top spenders.
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