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In [ ]:

PEEWEE ORM

Here I will demonstrate how to use PEEWEE ORM to get the world bank data into a database.





In [1]:



    


from peewee import * 
from playhouse.postgres_ext import PostgresqlDatabase

import pandas as pd

from tqdm import tqdm
from os.path import join 

from time import sleep

from IPython import display
import matplotlib.pyplot as pl 
import seaborn as sns

%matplotlib inline



    











In [2]:



    


db = PostgresqlDatabase('ads')

class BaseModel(Model):
    class Meta:
        database = db

class Country(BaseModel): 
    id = PrimaryKeyField()
    
    name = CharField()
    
class LifeExpectancy(BaseModel):
    id = PrimaryKeyField()
    
    country = ForeignKeyField(
        Country, 
        index=True, 
        null=False, 
        related_name='life_expectancy', 
        on_delete='cascade'
    )
    
    year = IntegerField(null=False)
    value = FloatField(null=True)
    
class Population(BaseModel):
    id = PrimaryKeyField()
    
    country = ForeignKeyField(
        Country, 
        index=True, 
        null=False, 
        related_name='population', 
        on_delete='cascade'
    )
    
    year = IntegerField(null=False)
    value = FloatField(null=True)
    
class GDP(BaseModel):
    id = PrimaryKeyField()
    
    country = ForeignKeyField(
        Country, 
        index=True, 
        null=False, 
        related_name='gdp', 
        on_delete='cascade'
    )
    
    year = IntegerField(null=False)
    value = FloatField(null=True)
    
models = [
    Country, 
    LifeExpectancy, 
    Population, 
    GDP, 
]



    











In [ ]:



    






    











In [3]:



    


def rearrange_dataframe(df, indicator_name):
    country = 'Country Name'
    years = [c for c in df.columns if c[0] == '1' or c[0] == '2']
    df = pd.melt(df[[country] + years], id_vars=country, var_name='year')
    df.rename(columns={'value': indicator_name}, inplace=True)
    return df

db.drop_tables(models, safe=True, cascade=True)
db.create_tables(models, safe=True)

sources = [
    ('API_SP.DYN.LE00.IN_DS2_en_csv_v2_713010', 'Life expectency at birth', LifeExpectancy),
    ('API_SP.POP.TOTL_DS2_en_csv_v2_713131',    'Total population',         Population    ),
    ('API_NY.GDP.PCAP.CD_DS2_en_csv_v2_713080', 'GDP per capita',           GDP           ),
]

for source, key, model in sources: 
    df = rearrange_dataframe(pd.read_csv(join(source, '{}.csv'.format(source)), skiprows=4), key)
    print(df.head())
    
    for ri, row in tqdm(df.iterrows()):
        country, inserted = Country.get_or_create(name=row['Country Name'])
        
        model.create(
            country=country, 
            year=int(row['year']), 
            value=row[key]
        )
        
        # For faster insersion, the insert_many method may be used.



    


















    






13it [00:00, 122.36it/s]









    






  Country Name  year  Life expectency at birth
0        Aruba  1960                    65.662
1  Afghanistan  1960                    32.446
2       Angola  1960                    37.524
3      Albania  1960                    62.283
4      Andorra  1960                       NaN










    






15840it [01:03, 250.28it/s]
32it [00:00, 317.95it/s]









    






  Country Name  year  Total population
0        Aruba  1960           54211.0
1  Afghanistan  1960         8996973.0
2       Angola  1960         5454933.0
3      Albania  1960         1608800.0
4      Andorra  1960           13411.0










    






15840it [01:02, 252.98it/s]
44it [00:00, 432.96it/s]









    






  Country Name  year  GDP per capita
0        Aruba  1960             NaN
1  Afghanistan  1960       59.773194
2       Angola  1960             NaN
3      Albania  1960             NaN
4      Andorra  1960             NaN










    






15840it [01:06, 236.83it/s]

















In [5]:



    


#GDP.select().count()
print(GDP.select())
#type(lq[0])
#lq[0].value
#lq[0]



    


















    






SELECT "t1"."id", "t1"."country_id", "t1"."year", "t1"."value" FROM "gdp" AS "t1"

















In [6]:



    


q = GDP.select().limit(10)

print(q)

lq = list(q)
print(lq)
print(lq[0])
print(lq[0].country.name)



    


















    






SELECT "t1"."id", "t1"."country_id", "t1"."year", "t1"."value" FROM "gdp" AS "t1" LIMIT 10
[<GDP: 1>, <GDP: 2>, <GDP: 3>, <GDP: 4>, <GDP: 5>, <GDP: 6>, <GDP: 7>, <GDP: 8>, <GDP: 9>, <GDP: 10>]
1
Aruba

















In [8]:



    


c1 = Country.select().where(Country.id == 110).get()

c1.name



    


















    
Out[8]:








'Ireland'

















In [9]:



    


list(Population.select().dicts())



    


















    
Out[9]:








[{'id': 1, 'country': 1, 'year': 1960, 'value': 54211.0},
 {'id': 2, 'country': 2, 'year': 1960, 'value': 8996970.0},
 {'id': 3, 'country': 3, 'year': 1960, 'value': 5454930.0},
 {'id': 4, 'country': 4, 'year': 1960, 'value': 1608800.0},
 {'id': 5, 'country': 5, 'year': 1960, 'value': 13411.0},
 {'id': 6, 'country': 6, 'year': 1960, 'value': 92197800.0},
 {'id': 7, 'country': 7, 'year': 1960, 'value': 92418.0},
 {'id': 8, 'country': 8, 'year': 1960, 'value': 20481800.0},
 {'id': 9, 'country': 9, 'year': 1960, 'value': 1874120.0},
 {'id': 10, 'country': 10, 'year': 1960, 'value': 20123.0},
 {'id': 11, 'country': 11, 'year': 1960, 'value': 54131.0},
 {'id': 12, 'country': 12, 'year': 1960, 'value': 10276500.0},
 {'id': 13, 'country': 13, 'year': 1960, 'value': 7047540.0},
 {'id': 14, 'country': 14, 'year': 1960, 'value': 3895400.0},
 {'id': 15, 'country': 15, 'year': 1960, 'value': 2797930.0},
 {'id': 16, 'country': 16, 'year': 1960, 'value': 9153490.0},
 {'id': 17, 'country': 17, 'year': 1960, 'value': 2431620.0},
 {'id': 18, 'country': 18, 'year': 1960, 'value': 4829290.0},
 {'id': 19, 'country': 19, 'year': 1960, 'value': 48013500.0},
 {'id': 20, 'country': 20, 'year': 1960, 'value': 7867370.0},
 {'id': 21, 'country': 21, 'year': 1960, 'value': 162427.0},
 {'id': 22, 'country': 22, 'year': 1960, 'value': 109534.0},
 {'id': 23, 'country': 23, 'year': 1960, 'value': 3225670.0},
 {'id': 24, 'country': 24, 'year': 1960, 'value': 8198000.0},
 {'id': 25, 'country': 25, 'year': 1960, 'value': 92064.0},
 {'id': 26, 'country': 26, 'year': 1960, 'value': 44400.0},
 {'id': 27, 'country': 27, 'year': 1960, 'value': 3656960.0},
 {'id': 28, 'country': 28, 'year': 1960, 'value': 72179200.0},
 {'id': 29, 'country': 29, 'year': 1960, 'value': 230980.0},
 {'id': 30, 'country': 30, 'year': 1960, 'value': 81702.0},
 {'id': 31, 'country': 31, 'year': 1960, 'value': 223288.0},
 {'id': 32, 'country': 32, 'year': 1960, 'value': 502745.0},
 {'id': 33, 'country': 33, 'year': 1960, 'value': 1501670.0},
 {'id': 34, 'country': 34, 'year': 1960, 'value': 17909000.0},
 {'id': 35, 'country': 35, 'year': 1960, 'value': 91401800.0},
 {'id': 36, 'country': 36, 'year': 1960, 'value': 5327830.0},
 {'id': 37, 'country': 37, 'year': 1960, 'value': 109420.0},
 {'id': 38, 'country': 38, 'year': 1960, 'value': 8132990.0},
 {'id': 39, 'country': 39, 'year': 1960, 'value': 667070000.0},
 {'id': 40, 'country': 40, 'year': 1960, 'value': 3503550.0},
 {'id': 41, 'country': 41, 'year': 1960, 'value': 5176920.0},
 {'id': 42, 'country': 42, 'year': 1960, 'value': 15248300.0},
 {'id': 43, 'country': 43, 'year': 1960, 'value': 1018250.0},
 {'id': 44, 'country': 44, 'year': 1960, 'value': 16057700.0},
 {'id': 45, 'country': 45, 'year': 1960, 'value': 191121.0},
 {'id': 46, 'country': 46, 'year': 1960, 'value': 201765.0},
 {'id': 47, 'country': 47, 'year': 1960, 'value': 1330780.0},
 {'id': 48, 'country': 48, 'year': 1960, 'value': 4194710.0},
 {'id': 49, 'country': 49, 'year': 1960, 'value': 7141250.0},
 {'id': 50, 'country': 50, 'year': 1960, 'value': 124826.0},
 {'id': 51, 'country': 51, 'year': 1960, 'value': 7865.0},
 {'id': 52, 'country': 52, 'year': 1960, 'value': 572930.0},
 {'id': 53, 'country': 53, 'year': 1960, 'value': 9602010.0},
 {'id': 54, 'country': 54, 'year': 1960, 'value': 72814900.0},
 {'id': 55, 'country': 55, 'year': 1960, 'value': 83636.0},
 {'id': 56, 'country': 56, 'year': 1960, 'value': 60011.0},
 {'id': 57, 'country': 57, 'year': 1960, 'value': 4579600.0},
 {'id': 58, 'country': 58, 'year': 1960, 'value': 3294220.0},
 {'id': 59, 'country': 59, 'year': 1960, 'value': 11057900.0},
 {'id': 60, 'country': 60, 'year': 1960, 'value': 894880000.0},
 {'id': 61, 'country': 61, 'year': 1960, 'value': 980085000.0},
 {'id': 62, 'country': 62, 'year': 1960, 'value': 1040960000.0},
 {'id': 63, 'country': 63, 'year': 1960, 'value': 275148000.0},
 {'id': 64, 'country': 64, 'year': 1960, 'value': 667254000.0},
 {'id': 65, 'country': 65, 'year': 1960, 'value': 4543670.0},
 {'id': 66, 'country': 66, 'year': 1960, 'value': 26632900.0},
 {'id': 67, 'country': 67, 'year': 1960, 'value': 265204000.0},
 {'id': 68, 'country': 68, 'year': 1960, 'value': 1007590.0},
 {'id': 69, 'country': 69, 'year': 1960, 'value': 30455000.0},
 {'id': 70, 'country': 70, 'year': 1960, 'value': 1211540.0},
 {'id': 71, 'country': 71, 'year': 1960, 'value': 22151300.0},
 {'id': 72, 'country': 72, 'year': 1960, 'value': 409306000.0},
 {'id': 73, 'country': 73, 'year': 1960, 'value': 120335000.0},
 {'id': 74, 'country': 74, 'year': 1960, 'value': 4429630.0},
 {'id': 75, 'country': 75, 'year': 1960, 'value': 393481.0},
 {'id': 76, 'country': 76, 'year': 1960, 'value': 46621700.0},
 {'id': 77, 'country': 77, 'year': 1960, 'value': 34615.0},
 {'id': 78, 'country': 78, 'year': 1960, 'value': 44514.0},
 {'id': 79, 'country': 79, 'year': 1960, 'value': 500928.0},
 {'id': 80, 'country': 80, 'year': 1960, 'value': 52400000.0},
 {'id': 81, 'country': 81, 'year': 1960, 'value': 3645600.0},
 {'id': 82, 'country': 82, 'year': 1960, 'value': 6635230.0},
 {'id': 83, 'country': 83, 'year': 1960, 'value': 23420.0},
 {'id': 84, 'country': 84, 'year': 1960, 'value': 3494160.0},
 {'id': 85, 'country': 85, 'year': 1960, 'value': 365047.0},
 {'id': 86, 'country': 86, 'year': 1960, 'value': 616136.0},
 {'id': 87, 'country': 87, 'year': 1960, 'value': 255333.0},
 {'id': 88, 'country': 88, 'year': 1960, 'value': 8331720.0},
 {'id': 89, 'country': 89, 'year': 1960, 'value': 89932.0},
 {'id': 90, 'country': 90, 'year': 1960, 'value': 32500.0},
 {'id': 91, 'country': 91, 'year': 1960, 'value': 4210750.0},
 {'id': 92, 'country': 92, 'year': 1960, 'value': 66742.0},
 {'id': 93, 'country': 93, 'year': 1960, 'value': 571819.0},
 {'id': 94, 'country': 94, 'year': 1960, 'value': 760194000.0},
 {'id': 95, 'country': 95, 'year': 1960, 'value': 3075600.0},
 {'id': 96, 'country': 96, 'year': 1960, 'value': 2038630.0},
 {'id': 97, 'country': 97, 'year': 1960, 'value': 161734000.0},
 {'id': 98, 'country': 98, 'year': 1960, 'value': 4140180.0},
 {'id': 99, 'country': 99, 'year': 1960, 'value': 3866160.0},
 {'id': 100, 'country': 100, 'year': 1960, 'value': 9983970.0},
 {'id': 101, 'country': 101, 'year': 1960, 'value': 1916730000.0},
 {'id': 102, 'country': 102, 'year': 1960, 'value': 2299830000.0},
 {'id': 103, 'country': 103, 'year': 1960, 'value': 383102000.0},
 {'id': 104, 'country': 104, 'year': 1960, 'value': 123891000.0},
 {'id': 105, 'country': 105, 'year': 1960, 'value': 87751100.0},
 {'id': 106, 'country': 106, 'year': 1960, 'value': 259210000.0},
 {'id': 107, 'country': 107, 'year': 1960, 'value': 48442.0},
 {'id': 108, 'country': 108, 'year': 1960, 'value': 450548000.0},
 {'id': 109, 'country': 109, 'year': 1960, 'value': nan},
 {'id': 110, 'country': 110, 'year': 1960, 'value': 2828600.0},
 {'id': 111, 'country': 111, 'year': 1960, 'value': 21906900.0},
 {'id': 112, 'country': 112, 'year': 1960, 'value': 7289760.0},
 {'id': 113, 'country': 113, 'year': 1960, 'value': 175574.0},
 {'id': 114, 'country': 114, 'year': 1960, 'value': 2114020.0},
 {'id': 115, 'country': 115, 'year': 1960, 'value': 50199700.0},
 {'id': 116, 'country': 116, 'year': 1960, 'value': 1628520.0},
 {'id': 117, 'country': 117, 'year': 1960, 'value': 933102.0},
 {'id': 118, 'country': 118, 'year': 1960, 'value': 92500600.0},
 {'id': 119, 'country': 119, 'year': 1960, 'value': 9934560.0},
 {'id': 120, 'country': 120, 'year': 1960, 'value': 8120080.0},
 {'id': 121, 'country': 121, 'year': 1960, 'value': 2172300.0},
 {'id': 122, 'country': 122, 'year': 1960, 'value': 5722370.0},
 {'id': 123, 'country': 123, 'year': 1960, 'value': 41202.0},
 {'id': 124, 'country': 124, 'year': 1960, 'value': 51195.0},
 {'id': 125, 'country': 125, 'year': 1960, 'value': 25012400.0},
 {'id': 126, 'country': 126, 'year': 1960, 'value': 269029.0},
 {'id': 127, 'country': 127, 'year': 1960, 'value': 204214000.0},
 {'id': 128, 'country': 128, 'year': 1960, 'value': 2120900.0},
 {'id': 129, 'country': 129, 'year': 1960, 'value': 1804940.0},
 {'id': 130, 'country': 130, 'year': 1960, 'value': 1118660.0},
 {'id': 131, 'country': 131, 'year': 1960, 'value': 1448420.0},
 {'id': 132, 'country': 132, 'year': 1960, 'value': 89697.0},
 {'id': 133, 'country': 133, 'year': 1960, 'value': 219908000.0},
 {'id': 134, 'country': 134, 'year': 1960, 'value': 240518000.0},
 {'id': 135, 'country': 135, 'year': 1960, 'value': 158780000.0},
 {'id': 136, 'country': 136, 'year': 1960, 'value': 16493.0},
 {'id': 137, 'country': 137, 'year': 1960, 'value': 9874480.0},
 {'id': 138, 'country': 138, 'year': 1960, 'value': 928490000.0},
 {'id': 139, 'country': 139, 'year': 1960, 'value': 2271830000.0},
 {'id': 140, 'country': 140, 'year': 1960, 'value': 837270.0},
 {'id': 141, 'country': 141, 'year': 1960, 'value': 1097400000.0},
 {'id': 142, 'country': 142, 'year': 1960, 'value': 2778550.0},
 {'id': 143, 'country': 143, 'year': 1960, 'value': 313970.0},
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 {'id': 944, 'country': 152, 'year': 1963, 'value': 114102000.0},
 {'id': 945, 'country': 153, 'year': 1963, 'value': 41462400.0},
 {'id': 946, 'country': 154, 'year': 1963, 'value': 16114.0},
 {'id': 947, 'country': 155, 'year': 1963, 'value': 2230160000.0},
 {'id': 948, 'country': 156, 'year': 1963, 'value': 1547450.0},
 {'id': 949, 'country': 157, 'year': 1963, 'value': 5441610.0},
 {'id': 950, 'country': 158, 'year': 1963, 'value': 322550.0},
 {'id': 951, 'country': 159, 'year': 1963, 'value': 23198200.0},
 {'id': 952, 'country': 160, 'year': 1963, 'value': 105546000.0},
 {'id': 953, 'country': 161, 'year': 1963, 'value': 513409.0},
 {'id': 954, 'country': 162, 'year': 1963, 'value': 1042380.0},
 {'id': 955, 'country': 163, 'year': 1963, 'value': 10590.0},
 {'id': 956, 'country': 164, 'year': 1963, 'value': 7679460.0},
 {'id': 957, 'country': 165, 'year': 1963, 'value': 928734.0},
 {'id': 958, 'country': 166, 'year': 1963, 'value': 718861.0},
 {'id': 959, 'country': 167, 'year': 1963, 'value': 3933910.0},
 {'id': 960, 'country': 168, 'year': 1963, 'value': 8973790.0},
 {'id': 961, 'country': 169, 'year': 1963, 'value': 208254000.0},
 {'id': 962, 'country': 170, 'year': 1963, 'value': 681637.0},
 {'id': 963, 'country': 171, 'year': 1963, 'value': 85700.0},
 {'id': 964, 'country': 172, 'year': 1963, 'value': 3693980.0},
 {'id': 965, 'country': 173, 'year': 1963, 'value': 48032900.0},
 {'id': 966, 'country': 174, 'year': 1963, 'value': 1946230.0},
 {'id': 967, 'country': 175, 'year': 1963, 'value': 11966000.0},
 {'id': 968, 'country': 176, 'year': 1963, 'value': 3666540.0},
 {'id': 969, 'country': 177, 'year': 1963, 'value': 10604600.0},
 {'id': 970, 'country': 178, 'year': 1963, 'value': 5275.0},
 {'id': 971, 'country': 179, 'year': 1963, 'value': 2531800.0},
 {'id': 972, 'country': 180, 'year': 1963, 'value': 825495000.0},
 {'id': 973, 'country': 181, 'year': 1963, 'value': 593504.0},
 {'id': 974, 'country': 182, 'year': 1963, 'value': 9659440.0},
 {'id': 975, 'country': 183, 'year': 1963, 'value': 48387300.0},
 {'id': 976, 'country': 184, 'year': 1963, 'value': 1238890.0},
 {'id': 977, 'country': 185, 'year': 1963, 'value': 11062300.0},
 {'id': 978, 'country': 186, 'year': 1963, 'value': 29012600.0},
 {'id': 979, 'country': 187, 'year': 1963, 'value': 10569.0},
 {'id': 980, 'country': 188, 'year': 1963, 'value': 2385950.0},
 {'id': 981, 'country': 189, 'year': 1963, 'value': 30712000.0},
 {'id': 982, 'country': 190, 'year': 1963, 'value': 200998000.0},
 {'id': 983, 'country': 191, 'year': 1963, 'value': 2504530.0},
 {'id': 984, 'country': 192, 'year': 1963, 'value': 12065500.0},
 {'id': 985, 'country': 193, 'year': 1963, 'value': 9030360.0},
 {'id': 986, 'country': 194, 'year': 1963, 'value': 2060340.0},
 {'id': 987, 'country': 195, 'year': 1963, 'value': nan},
 {'id': 988, 'country': 196, 'year': 1963, 'value': 954111.0},
 {'id': 989, 'country': 197, 'year': 1963, 'value': 784054000.0},
 {'id': 990, 'country': 198, 'year': 1963, 'value': 86847.0},
 {'id': 991, 'country': 199, 'year': 1963, 'value': 61716.0},
 {'id': 992, 'country': 200, 'year': 1963, 'value': 18797800.0},
 {'id': 993, 'country': 201, 'year': 1963, 'value': 123960000.0},
 {'id': 994, 'country': 202, 'year': 1963, 'value': 3105420.0},
 {'id': 995, 'country': 203, 'year': 1963, 'value': 610498000.0},
 {'id': 996, 'country': 204, 'year': 1963, 'value': 4516530.0},
 {'id': 997, 'country': 205, 'year': 1963, 'value': 8248810.0},
 {'id': 998, 'country': 206, 'year': 1963, 'value': 3481650.0},
 {'id': 999, 'country': 207, 'year': 1963, 'value': 1795000.0},
 {'id': 1000, 'country': 208, 'year': 1963, 'value': 128838.0},
 ...]

















In [ ]:



    


db.rollback()



    











In [10]:



    


list(Country.select(
    Country.name, 
    GDP.year,
    GDP.value.alias('gdp'),
    Population.value.alias('pop'),
).where(
    Country.id == 110
).join(
    GDP, 
    on=Country.id == GDP.country_id
).join(
    Population, 
    on=(Country.id == Population.country_id) & (GDP.year == Population.year)
).dicts())



    


















    
Out[10]:








[{'name': 'Ireland', 'year': 1960, 'gdp': 685.615, 'pop': 2828600.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1961, 'gdp': 739.276, 'pop': 2824400.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1962, 'gdp': 797.006, 'pop': 2836050.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1963, 'gdp': 852.135, 'pop': 2852650.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1964, 'gdp': 965.135, 'pop': 2866550.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1965, 'gdp': 1023.77, 'pop': 2877300.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1966, 'gdp': 1074.51, 'pop': 2888800.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1967, 'gdp': 1152.01, 'pop': 2902450.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1968, 'gdp': 1124.52, 'pop': 2915550.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1969, 'gdp': 1291.35, 'pop': 2932650.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1970, 'gdp': 1488.29, 'pop': 2957250.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1971, 'gdp': 1705.97, 'pop': 2992050.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1972, 'gdp': 2082.96, 'pop': 3036850.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1973, 'gdp': 2427.17, 'pop': 3085950.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1974, 'gdp': 2519.94, 'pop': 3137500.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1975, 'gdp': 2976.96, 'pop': 3189550.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1976, 'gdp': 2923.08, 'pop': 3238050.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1977, 'gdp': 3431.18, 'pop': 3282200.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1978, 'gdp': 4405.26, 'pop': 3329100.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1979, 'gdp': 5436.46, 'pop': 3373750.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1980, 'gdp': 6380.07, 'pop': 3412800.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1981, 'gdp': 5993.32, 'pop': 3453000.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1982, 'gdp': 6168.02, 'pop': 3485800.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1983, 'gdp': 5922.33, 'pop': 3510600.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1984, 'gdp': 5698.84, 'pop': 3532420.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1985, 'gdp': 6018.94, 'pop': 3538080.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1986, 'gdp': 8121.89, 'pop': 3539690.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1987, 'gdp': 9593.39, 'pop': 3540060.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1988, 'gdp': 10728.7, 'pop': 3524950.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1989, 'gdp': 11189.2, 'pop': 3511010.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1990, 'gdp': 14048.1, 'pop': 3513970.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1991, 'gdp': 14104.1, 'pop': 3534240.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1992, 'gdp': 15733.2, 'pop': 3558430.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1993, 'gdp': 14674.6, 'pop': 3576260.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1994, 'gdp': 15922.0, 'pop': 3590390.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1995, 'gdp': 19181.4, 'pop': 3608840.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1996, 'gdp': 20860.6, 'pop': 3637510.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1997, 'gdp': 22542.8, 'pop': 3674170.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1998, 'gdp': 24263.2, 'pop': 3712700.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1999, 'gdp': 26284.3, 'pop': 3754790.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 2000, 'gdp': 26241.4, 'pop': 3805170.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 2001, 'gdp': 28227.7, 'pop': 3866240.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 2002, 'gdp': 32541.1, 'pop': 3931950.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 2003, 'gdp': 41106.9, 'pop': 3996520.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 2004, 'gdp': 47631.0, 'pop': 4070260.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 2005, 'gdp': 50878.2, 'pop': 4159910.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 2006, 'gdp': 54306.4, 'pop': 4273590.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 2007, 'gdp': 61359.7, 'pop': 4398940.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 2008, 'gdp': 61262.1, 'pop': 4489540.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 2009, 'gdp': 52105.2, 'pop': 4535380.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 2010, 'gdp': 48715.2, 'pop': 4560160.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 2011, 'gdp': 51848.9, 'pop': 4580080.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 2012, 'gdp': 48917.9, 'pop': 4599530.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 2013, 'gdp': 51590.2, 'pop': 4623820.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 2014, 'gdp': 55493.0, 'pop': 4657740.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 2015, 'gdp': 61995.4, 'pop': 4701960.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 2016, 'gdp': 63197.1, 'pop': 4755340.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 2017, 'gdp': 69649.9, 'pop': 4807390.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 2018, 'gdp': 78806.4, 'pop': 4853510.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 2019, 'gdp': nan, 'pop': nan}]

















In [11]:



    


list(Country.select(
    Country.name, 
    GDP.year,
    GDP.value.alias('gdp'),
    Population.value.alias('pop'),
).where(
    Country.id == 110
).join(
    GDP, 
    on=Country.id == GDP.country_id
).join(
    Population, 
    on=(Country.id == Population.country_id) & (GDP.year == Population.year)
).limit(10).dicts())



    


















    
Out[11]:








[{'name': 'Ireland', 'year': 1960, 'gdp': 685.615, 'pop': 2828600.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1961, 'gdp': 739.276, 'pop': 2824400.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1962, 'gdp': 797.006, 'pop': 2836050.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1963, 'gdp': 852.135, 'pop': 2852650.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1964, 'gdp': 965.135, 'pop': 2866550.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1965, 'gdp': 1023.77, 'pop': 2877300.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1966, 'gdp': 1074.51, 'pop': 2888800.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1967, 'gdp': 1152.01, 'pop': 2902450.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1968, 'gdp': 1124.52, 'pop': 2915550.0},
 {'name': 'Ireland', 'year': 1969, 'gdp': 1291.35, 'pop': 2932650.0}]

















In [12]:



    


df = pd.DataFrame(list(Country.select(
    Country.name, 
    GDP.year,
    GDP.value.alias('gdp'),
    Population.value.alias('pop'),
    LifeExpectancy.value.alias('le'),
).where(
    Country.id == 110
).join(
    GDP, 
    on=Country.id == GDP.country_id
).join(
    Population, 
    on=(Country.id == Population.country_id) & (GDP.year == Population.year)
).join(
    LifeExpectancy, 
    on=(Country.id == LifeExpectancy.country_id) & (GDP.year == LifeExpectancy.year)
).dicts()))
df.set_index('year', inplace=True)
del df['name']



    











In [13]:



    


df.plot(subplots=True, figsize=(10,10));



    


















    
























In [14]:



    


c = Country.select(
    Country.name, 
    GDP.year,
    GDP.value.alias('gdp'),
    Population.value.alias('pop'),
    LifeExpectancy.value.alias('le'),
).where(
    Country.id == 59
).join(
    GDP, 
    on=Country.id == GDP.country_id
).join(
    Population, 
    on=(Country.id == Population.country_id) & (GDP.year == Population.year)
).join(
    LifeExpectancy, 
    on=(Country.id == LifeExpectancy.country_id) & (GDP.year == LifeExpectancy.year)
)



    











In [15]:



    


cur = db.cursor()
print(cur.mogrify(*c.sql()))



    


















    






b'SELECT "t1"."name", "t2"."year", "t2"."value" AS "gdp", "t3"."value" AS "pop", "t4"."value" AS "le" FROM "country" AS "t1" INNER JOIN "gdp" AS "t2" ON ("t1"."id" = "t2"."country_id") INNER JOIN "population" AS "t3" ON (("t1"."id" = "t3"."country_id") AND ("t2"."year" = "t3"."year")) INNER JOIN "lifeexpectancy" AS "t4" ON (("t1"."id" = "t4"."country_id") AND ("t2"."year" = "t4"."year")) WHERE ("t1"."id" = 59)'

















In [16]:



    


df = pd.DataFrame(list(GDP.select(
    GDP.year,
    GDP.value.alias('gdp'),
    Population.value.alias('pop'),
    LifeExpectancy.value.alias('le'),
).join(
    Population, 
    on=(GDP.year == Population.year) & (GDP.country_id == Population.country_id)
).join(
    LifeExpectancy, 
    on=(GDP.year == LifeExpectancy.year) & (GDP.country_id == LifeExpectancy.country_id)
).join(
    Country, 
    on=GDP.country_id == Country.id
).where(
    Country.name == 'United Kingdom'
).dicts()))

df.set_index('year', inplace=True)
df.head()



    


















    
Out[16]:











  
    

      
      gdp
      pop
      le
    

    

      year
      
      
      
    

  
  
    

      1960
      1397.59
      52400000.0
      71.1268
    

    

      1961
      1472.39
      52800000.0
      70.8781
    

    

      1962
      1525.78
      53250000.0
      70.9268
    

    

      1963
      1613.46
      53650000.0
      70.8268
    

    

      1964
      1748.29
      54000000.0
      71.6244
    

  




















In [17]:



    


df.plot(subplots=True, figsize=(10, 10));



    


















    
























In [18]:



    


df = pd.DataFrame(list(GDP.select(
    Country.name.alias('country'),
    GDP.year,
    GDP.value.alias('gdp'),
    Population.value.alias('pop'),
    LifeExpectancy.value.alias('le'),
).join(
    Population, 
    on=(GDP.year == Population.year) & (GDP.country_id == Population.country_id)
).join(
    LifeExpectancy, 
    on=(GDP.year == LifeExpectancy.year) & (GDP.country_id == LifeExpectancy.country_id)
).join(
    Country, 
    on=GDP.country_id == Country.id
).dicts()))

df.head()



    


















    
Out[18]:











  
    

      
      country
      year
      gdp
      pop
      le
    

  
  
    

      0
      Aruba
      1960
      NaN
      54211.0
      65.662
    

    

      1
      Aruba
      1961
      NaN
      55438.0
      66.074
    

    

      2
      Aruba
      1962
      NaN
      56225.0
      66.444
    

    

      3
      Aruba
      1963
      NaN
      56695.0
      66.787
    

    

      4
      Aruba
      1964
      NaN
      57032.0
      67.113
    

  




















In [19]:



    


countries = {
    'United States', 
    'China',  
    'India'
}

keys = ('pop', 'le', 'gdp')

fig, axes = pl.subplots(3, 1, figsize=(10, 10))

for country, group in df.groupby('country'): 
    if country in countries: 
        for ax, key in zip(axes, keys):
            ax.plot(group.year, group[key], label=country)
            
for ax, key in zip(axes, keys): 
    pl.sca(ax)
    pl.title(key)
    pl.legend()



    


















    
























In [20]:



    


df.describe()



    


















    
Out[20]:











  
    

      
      year
      gdp
      pop
      le
    

  
  
    

      count
      15840.000000
      12057.000000
      1.540900e+04
      13997.000000
    

    

      mean
      1989.500000
      7624.946187
      2.078865e+08
      63.700224
    

    

      std
      17.318649
      15255.156074
      6.867796e+08
      11.188258
    

    

      min
      1960.000000
      34.790600
      3.893000e+03
      18.907000
    

    

      25%
      1974.750000
      502.757000
      9.268410e+05
      55.606000
    

    

      50%
      1989.500000
      1760.310000
      6.418770e+06
      66.479200
    

    

      75%
      2004.250000
      7152.380000
      4.244900e+07
      72.144000
    

    

      max
      2019.000000
      189171.000000
      7.594270e+09
      85.417100
    

  




















In [21]:



    


x = 'gdp'# per capita'
y = 'le'
s = 'pop'
do_legend = True

def pw_scatter(df, year):
    current_palette = sns.color_palette()
    alpha = 0.25
    for i, c in enumerate(countries):
        country = Country.select().where(Country.name == c).get()
        gdp = GDP.select().where(GDP.country_id == country, GDP.year == year).get()
        pop = Population.select().where(Population.country_id == country, Population.year == year).get()
        le = LifeExpectancy.select().where(LifeExpectancy.country_id == country, LifeExpectancy.year == year).get()
        ax.plot(gdp.value, le.value, marker='o', linestyle='', color=current_palette[i], ms=pop.value / 1e7, label=c, alpha=alpha)
    ax.set_xlabel(x)
    ax.set_ylabel(y)
    ax.set_xlim([0, 75000])
    ax.set_ylim([df[y].min()*0.9, df[y].max()*1.1])
    ax.set_title(year)

# Animated version
fig, ax = pl.subplots(figsize=[15 ,10])
#countries = ['United Kingdom', 'France', 'Germany']

for year in range(1960, 2017):
    pw_scatter(df, year)

    if do_legend:
        lgnd = ax.legend()
        for i in range(len(countries)):
            lgnd.legendHandles[i]._legmarker.set_markersize(20)
            lgnd.legendHandles[i]._legmarker.set_alpha(1.0)
        do_legend = False

    display.clear_output(wait=True)
    display.display(pl.gcf())
    sleep(0.02)



    


















    

















    
























In [ ]:



    






    











In [ ]:



    






    











In [ ]:

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