6行代码在Jupyter里搞定PostgreSQL从安装到查询里，其中三行代码用于检查Postgres安装是否成功，

%load_ext sql%sql postgresql://postgres:@localhost/postgres%sql select version()

在三行代码都有一个共同特点，都是以%开头，这个就是今天介绍到的Jupyter魔法命令。

Jupyter NoteBook 是功能强大的Python交互IDE，深受数据分析师和算法工程师的热爱。Jupyter NoteBook 在综合使用文字、代码、图片等多种元素展示设计者的想法方面有着美妙的用户体验。而其自带的一些常用Magic Command 可以让它变得更加得心应手。

Magic命令主要包含两大类，一类是行魔法(Line magic)前缀为%，一类是单元格魔法(Cell magic)前缀为%%；有了SQL魔法的加持，Jupyter瞬间变成了强大的SQL客户端，并且支持多种数据库，如：

• PostgreSQL: postgresql://alitrack:com@localhost/postgres

• MySQL: mysql://alitrack:com@localhost/mydb

• Oracle: oracle://alitrack:com@127.0.0.1:1521/ora

• SQL Server:mssql+pyodbc://alitrack:com@mydsn

• SQLite:sqlite:///foo.db

今天仍然以PostgreSQL为例介绍入门SQL魔法， 数据则采用最经典的机器学习数据iris.csv。

1. 开启SQL魔法

%load_ext sql

2. 连接数据库

%sql postgresql://postgres:@localhost/postgres

3. 导入数据

方式一，使用pandas读取到Dataframe

#如果pandas没有安装，请先行安装pandasimport pandas as pddf_iris=pd.read_csv("iris.csv")df_iris.head()

然后使用persist命令保存pandas DataFrame为数据库表，

%sql persist df_iris

方式2，创建数据表，然后数据库自带的高速导入命令Copy，

%%sqlCREATE TABLE iris(sepal_length REAL,sepal_width REAL,petal_length REAL,petal_width REAL,species varchar(20));COPY iris FROM 'iris.csv' DELIMITER ',' CSV HEADER ;

这个方法在数据体量比较大的情况下，非常有用，否则pandas需要循环块读取导入。

4. 绑定参数

参数替换是一项方便的功能，它允许在查询运行时定义SQL查询参数。它使代码不那么脆弱和缺乏表现力。该参数需要在本地范围内定义，并以冒号开头，即：parameter

state='FINISHED'%sql SELECT :state as "bind_variable"

5. 变量赋值

单行SQL

iris_result=%sql select * from iris;

多行SQL

%%sql iris_result <select * from irislimit 10;

输出数据类型为sql.run.ResultSet

type(iris_result)

转pandas DataFrame

df=iris_result.DataFrame()type(df)

生成pandas DataFrame后，就可以自由地输出为各种格式了。

6. 自动转pandas DataFrame

%config SqlMagic.autopandas=Truedf=%sql select * from iris limit 1;type(df)

7. 从数据库里删除数据

%sql truncate df_iris;

8. 删除数据表(慎用)

%sql drop table if exists df_iris;

有了SQL魔法，Jupyter变身SQL客户端，在绘图包的帮助下，Jupyter变身了可视化工具

#conda install -y seabornimport seaborn as snssns.set_style('whitegrid')sns.pairplot(iris,hue='species',height=4)

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