import pandas as pd import sqlite3 # 创建一个DataFrame data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(data) # 创建SQLite数据库连接 conn = sqlite3.connect('example.db') # 将DataFrame数据存储到SQLite数据库中 df.to_sql('users', conn, if...
=="United_States_of_America"] # print(save_df) from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('sqlite:///save_pandas.db', echo=True) sqlite_connection = engine.connect() sqlite_table = "Covid19" save_df.to_sql(sqlite_table, sqlite_connection, if_exists='fail') sqlite_...
to_sql()方法提供了一个dtype参数,允许你传入一个字典,其中键是列名,值是SQLAlchemy类型对象或者SQLite3传统模式下的字符串表示。例如: from sqlalchemy.types import Integer, Text df.to_sql('my_table', conn, if_exists='replace', index=False, dtype={'id': Integer(), 'name': Text()}) 1. 2....
})# 连接Sqlite数据库con = sqlite3.connect('example.db')# 将数据写入Sqlite数据库中df.to_sql('students', con, if_exists='replace')# 关闭数据库连接con.close() 3. pandas文档 4. 封装函数 def write_sqlite(df, db_name, tb_name, w_type): con = sqlite3.connect(db_name) df.to_sql(t...
在上述示例中,首先创建了一个DataFrame,然后使用to_sql方法将其存储到SQLite数据库中的表"table_name"。接下来,使用execute方法执行CREATE INDEX语句,为表"table_name"的"column1"列添加索引。最后,关闭数据库连接。 通过为表添加适当的索引,可以提高查询性能,避免"无法使用索引"的错误。请注意,这只是解决该...
import sqlite3 # 创建数据库连接 engine = create_engine('sqlite:///:memory:') # 创建一个内存中的SQLite数据库连接 接下来,我们可以使用to_sql函数将DataFrame写入数据库。to_sql函数接受一个DataFrame对象和一些可选参数,包括表名、连接对象和其他的SQLAlchemy参数。在本例中,我们将使用默认的表名和连接对象...
pandas_to_sqlite 华哥复盘 分享不会少一分,何乐而不为 3 人赞同了该文章 一、用csv快速导入sqlite,省去手工建表的烦。 import pymysql import pandas as pd import numpy as np from sqlalchemy import create_engine # import pymysql #pymysql包不导入也没事,只要环境中下载就行,下面的引擎连接就会成功 ...
通过Pandas 文档可知,参数con仅支持sqlalchemy.engine或者sqlite3.Connection con:sqlalchemy.engine.(Engine or Connection) or sqlite3.Connection Using SQLAlchemy makes it possible to use any DB supported by that library. Legacy support is provided > for sqlite3.Connection objects. The user is responsibl...
pandas 使用.to_sql()上载 Dataframe 时出现“从sqlite_master选择名称”错误.to_sql()期望第二个参数...