From db04976dd4f7ad05b7d4d2de34b1a1f62a07744d Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: loreS23-dot <marclore135@gmail.com>
Date: Thu, 29 Jan 2026 12:08:10 +0100
Subject: [PATCH] Solved lab

---
 lab.py | 135 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
 1 file changed, 135 insertions(+)
 create mode 100644 lab.py

diff --git a/lab.py b/lab.py
new file mode 100644
index 0000000..f327952
--- /dev/null
+++ b/lab.py
@@ -0,0 +1,135 @@
+# ============================================
+# LAB Connecting Python to SQL - Sakila
+# ============================================
+
+import pandas as pd
+from sqlalchemy import create_engine, text
+
+# -------------------------------------------------
+# 1. CONEXIÓN A MySQL (AJUSTA SOLO LA CONTRASEÑA)
+# -------------------------------------------------
+
+USER = "root"
+PASSWORD = "loreS231223%"   # <--- CAMBIA ESTO
+HOST = "localhost"
+PORT = 3307                     # según tu captura de Workbench
+DB = "sakila"
+
+connection_url = f"mysql+pymysql://{USER}:{PASSWORD}@{HOST}:{PORT}/{DB}"
+
+# Creamos el engine global
+engine = create_engine(connection_url)
+
+
+# -------------------------------------------------
+# 2. rentals_month(engine, month, year)
+#    Devuelve un DataFrame con TODAS las filas de
+#    rental de ese mes y año.
+# -------------------------------------------------
+
+def rentals_month(engine, month: int, year: int) -> pd.DataFrame:
+    """
+    Devuelve un DataFrame con los rentals del mes/año indicados.
+
+    Parámetros
+    ----------
+    engine : sqlalchemy.Engine
+        Conexión a la base de datos Sakila.
+    month : int
+        Mes (1–12).
+    year : int
+        Año (por ejemplo 2005).
+
+    Returns
+    -------
+    pandas.DataFrame
+        Todas las columnas de la tabla rental para ese mes/año.
+    """
+
+    query = text("""
+        SELECT *
+        FROM rental
+        WHERE MONTH(rental_date) = :month
+          AND YEAR(rental_date)  = :year;
+    """)
+
+    with engine.connect() as conn:
+        df = pd.read_sql_query(query, conn, params={"month": month, "year": year})
+
+    return df
+
+
+# -------------------------------------------------
+# 3. rental_count_month(df_rentals, month, year)
+#    Cuenta cuántos rentals tiene cada customer_id
+#    para ese mes y año.
+# -------------------------------------------------
+
+def rental_count_month(df_rentals: pd.DataFrame, month: int, year: int) -> pd.DataFrame:
+    """
+    A partir del DataFrame de rentals de un mes/año,
+    devuelve un DataFrame con el número de alquileres
+    por customer_id para ese mes.
+
+    La columna con el conteo se llama:
+        rentals_MM_YYYY  (ej: rentals_05_2005)
+    """
+
+    col_name = f"rentals_{month:02d}_{year}"
+
+    counts = (
+        df_rentals
+        .groupby("customer_id")
+        .size()
+        .reset_index(name=col_name)
+    )
+
+    return counts
+
+
+# -------------------------------------------------
+# 4. compare_rentals(df_a, df_b)
+#    Junta las dos tablas de conteos y añade la
+#    columna "difference" = mes2 - mes1
+# -------------------------------------------------
+
+def compare_rentals(df_a: pd.DataFrame, df_b: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
+    """
+    Recibe dos DataFrames de conteos por cliente
+    (salida de rental_count_month) y devuelve uno combinado
+    con una columna 'difference' = rentals_mesB - rentals_mesA.
+    """
+
+    # Identificamos los nombres de las columnas de conteo
+    col_a = [c for c in df_a.columns if c != "customer_id"][0]
+    col_b = [c for c in df_b.columns if c != "customer_id"][0]
+
+    merged = df_a.merge(df_b, on="customer_id", how="outer").fillna(0)
+
+    merged["difference"] = merged[col_b] - merged[col_a]
+
+    return merged
+
+
+# -------------------------------------------------
+# 5. EJEMPLO DE USO (puedes dejarlo para probar
+#    o comentarlo en el lab final)
+# -------------------------------------------------
+
+if __name__ == "__main__":
+    # Rentals de mayo 2005
+    rentals_may = rentals_month(engine, month=5, year=2005)
+    print("Rentals mayo 2005:", rentals_may.shape)
+
+    # Rentals de junio 2005
+    rentals_jun = rentals_month(engine, month=6, year=2005)
+    print("Rentals junio 2005:", rentals_jun.shape)
+
+    # Conteos por cliente
+    may_counts = rental_count_month(rentals_may, 5, 2005)
+    jun_counts = rental_count_month(rentals_jun, 6, 2005)
+
+    # Comparación
+    comparison = compare_rentals(may_counts, jun_counts)
+    print("\nComparación (primeras filas):")
+    print(comparison.head())