阿里云dataworks从SQL查询数据想转换到python进行数据分析，怎么样的操作路径？

在阿里云DataWorks中，将SQL查询的数据转换到Python进行数据分析的操作路径可以通过以下步骤实现。以下是详细的操作指引：

1. 准备工作

• 前提条件：确保您已经创建了MaxCompute数据源，并且具备SQL查询和Python开发的权限。
• 环境准备：确认您的Notebook环境已配置好，包括Python资源的上传与发布（如果需要引用外部Python脚本）。

2. 创建并运行SQL Cell

1. 进入Notebook：

   • 登录DataWorks控制台，切换至目标地域。
   • 在左侧导航栏中选择数据分析 > Notebook，进入Notebook页面。

2. 新建SQL Cell：

   • 在Notebook中新增一个SQL Cell。
   • 编写SQL查询代码，例如：

     SELECT * FROM commerce_ali_e_commerce WHERE pt = '20171125';
     

   • 运行SQL Cell，生成查询结果。

3. 自定义变量名：

   • SQL Cell运行后，会自动生成一个DataFrame变量（默认为df），您可以根据需要自定义变量名，例如ecommerce_data。

3. 将SQL查询结果传递至Python Cell

1. 新增Python Cell：

   • 在Notebook中新增一个Python Cell，位于SQL Cell下方。

2. 获取DataFrame变量：

   • 在Python Cell中，直接使用SQL Cell生成的DataFrame变量。例如：

     # 获取SQL查询结果
     print(ecommerce_data.head())
     

3. 数据分析与处理：

   • 使用Python对数据进行进一步分析或可视化。例如：

     import pandas as pd
     import matplotlib.pyplot as plt
     
     # 数据分析示例：统计订单数量
     order_count = ecommerce_data['order_count'].sum()
     print(f"总订单数量: {order_count}")
     
     # 数据可视化示例：绘制订单分布图
     ecommerce_data['order_count'].hist(bins=50)
     plt.title("订单数量分布")
     plt.xlabel("订单数量")
     plt.ylabel("频次")
     plt.show()
     

4. 引用外部Python资源（可选）

如果需要引用外部Python脚本（如hello.py），可以按照以下步骤操作： 1. 上传Python资源： - 进入DataWorks的资源管理页面，上传并发布Python资源文件。 - 示例：上传名为hello.py的Python脚本，内容如下： python def greet(name): print(f"Hello, {name}!")

1. 在Notebook中引用资源：

   • 在Notebook的Python Cell中，通过以下方式引用资源：

     ##@resource_reference{"hello.py"}
     from hello import greet
     
     # 调用外部Python函数
     greet("DataWorks用户")
     

5. 保存与分享分析结果

1. 保存Notebook：

   • 完成数据分析后，保存Notebook文件，以便后续复用。

2. 分享结果：

   • 如果需要将分析结果分享给其他用户，可以将查询和分析的结果导出为卡片或报告。
   • 在DataWorks中，单击图表右上角的保存按钮，将结果保存为卡片，并通过卡片功能查看和分享。

6. 注意事项

• 环境限制：Notebook引用Python资源仅在生产环境下生效，在开发环境下无法正常获取资源，请将Notebook发布至生产环境后执行。
• 变量存储规则：如果一个SQL Cell中包含多个查询语句，DataFrame变量仅存储最后一个查询的结果，请确保SQL逻辑清晰。
• 权限管理：在使用数据源时，需确保当前账号已获得数据源的查询权限，可通过安全中心 > 数据查询与分析管控进行授权。

通过以上步骤，您可以轻松地将SQL查询的数据转换到Python环境中进行深入分析和可视化展示。如果有更多需求或疑问，欢迎进一步咨询！