import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine, text

1️⃣ Crear motor de base de datos SQLite (local)

engine = create_engine('sqlite:///clientes.db')

2️⃣ Leer el CSV con pandas

df = pd.read_csv('clientes.csv') # Asegúrate que el archivo está en el mismo directorio

3️⃣ Guardar el DataFrame en la base de datos

df.to_sql('clientes', con=engine, if_exists='replace', index=False)

4️⃣ Conectarse y hacer operaciones SQL

with engine.connect() as conn:
# Actualizar rendimiento anual del cliente ID 6840104
conn.execute(text("""
UPDATE clientes
SET rendimiento_anual = 300000
WHERE ID_cliente = 6840104
"""))

# Eliminar cliente ID 5008809
conn.execute(text("""
    DELETE FROM clientes
    WHERE ID_cliente = 5008809
"""))

# Insertar nuevo cliente
conn.execute(text("""
    INSERT INTO clientes (
        ID_cliente, Edad, Grado_estudio, Estado_civil, Tamaño_familia,
        Categoria_de_renta, Ocupacion, Años_empleado, rendimiento_anual,
        Tiene_carro, Vivienda
    )
    VALUES (
        6850985, 33, 'Doctorado', 'Soltero', 1,
        'Empleado', 'TI', 2, 290000,
        0, 'Casa/Departamento propio'
    )
"""))

conn.commit()

5️⃣ Verificar cambios

with engine.connect() as conn:
df_actualizado = pd.read_sql("SELECT * FROM clientes", conn)
print(df_actualizado)