Summary  
This chapter explains how to convert an in-memory DataFrame into a temporary SQL view and perform filtering, selecting, and aliasing operations using SQL syntax via magic commands.

General domain of usage  
Data analysis

Una **Vista Temporal** es un alias con alcance de sesión para un DataFrame que permite interactuar con los datos utilizando sintaxis SQL estándar. No mueve ni duplica los datos; simplemente proporciona una "ventana" compatible con SQL hacia el DataFrame que reside en la memoria del clúster.


Definición

Aunque Python es excelente para construir flujos de trabajo complejos, muchos profesionales de datos prefieren la legibilidad y rapidez de SQL para filtrar y seleccionar datos. En Databricks, no es necesario elegir entre uno u otro. Es posible transformar un DataFrame de Python en una tabla SQL temporal (una "vista") y comenzar a consultarla de inmediato.

## Creación de una Vista Temporal
Antes de ejecutar una consulta SQL sobre un DataFrame, es necesario asignarle un nombre que el motor SQL pueda reconocer. Esto se puede hacer utilizando el método `createOrReplaceTempView`.


```
# Create a SQL view named 'diamond_view' from our existing DataFrame
df.createOrReplaceTempView("diamond_view")
```

La parte "Replace" de este comando es importante: garantiza que si ejecutas la celda nuevamente, simplemente actualizará la vista en lugar de causar un error. Esta vista existirá solo durante la sesión actual del notebook.

## Consultas con el comando mágico %sql
Ahora que la vista está registrada, puedes cambiar de lenguaje. Al utilizar el comando mágico `%sql` al inicio de una nueva celda, puedes realizar exactamente las mismas selecciones y filtros que hiciste en Python, pero utilizando la sintaxis estándar de SQL.


```
%sql
SELECT carat, cut, depth
FROM diamond_view
WHERE price > 500
```

## El poder del filtrado en SQL
SQL es especialmente intuitivo para el filtrado complejo. Se puede utilizar el operador `IN` para filtrar por múltiples valores o el operador `LIKE` para coincidencias de patrones, tareas que suelen ser más extensas en Python.


```
%sql
SELECT * FROM diamond_view
WHERE cut IN ('Good', 'Premium')
  AND clarity LIKE '%V%'
```

## Selección y alias de columnas
En SQL, seleccionar y renombrar columnas es sencillo utilizando la palabra clave `AS`. Esta es una práctica común para que los encabezados de tus informes finales sean más profesionales.


```sql
%sql
SELECT 
  carat, 
  cut AS Diamond_Quality, 
  price AS Selling_Price
FROM diamond_view
```

## ¿Por qué usar una vista temporal?
Quizás te preguntes: "¿Por qué no consultar la tabla directamente desde el Catálogo?" La ventaja de una **vista temporal** es que permite consultar un DataFrame que ya ha sido parcialmente limpiado o modificado en Python. Proporciona un puente, permitiendo utilizar Python para las tareas complejas de ingeniería de datos y SQL para el análisis y la visualización final.


¿Qué método de Python debe ejecutar antes de poder usar %sql para consultar un DataFrame?

¿Qué sucede con una "Vista Temporal" una vez que se desconecta el notebook del clúster o finaliza la sesión?

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Filtrado y Selección de Datos con SQL

Creación de una Vista Temporal

Consultas con el comando mágico %sql

El poder del filtrado en SQL

Selección y alias de columnas

¿Por qué usar una vista temporal?

1. ¿Qué método de Python debe ejecutar antes de poder usar %sql para consultar un DataFrame?

2. ¿Qué sucede con una "Vista Temporal" una vez que se desconecta el notebook del clúster o finaliza la sesión?