将CSV文件导入数据库通常需要使用一些编程语言或数据库管理工具。对于Python用户,可以使用pandas库来读取CSV文件,并利用SQLAlchemy或直接使用数据库的Python API(如sqlite3、mysql-connector等)来将数据写入数据库。具体步骤包括读取CSV文件、连接数据库、创建表格(如果尚未存在),然后将数据插入
首先,我们导入 csv 模块(用于处理 csv 文件)和 sqlite3 模块(用于填充数据库表)。 然后我们使用 sqlite3.connect() 方法连接到我们的极客数据库。 此时,我们创建一个游标对象来处理对数据库表的查询。 我们首先创建 person 表并创建一个 csv 文件,其中包含我们将要插入到表中的内容。 我们使用 open() 函数打开...
接下来,我们将使用 Python 中的pandas库读取这个 CSV 文件。可以通过以下代码来实现: importpandasaspd# 读取 CSV 文件df=pd.read_csv('employees.csv')# 显示读取的数据print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 4. 将数据导入 SQLite 数据库 读取CSV 文件后,我们需要将数据存储到 SQLite 数据库中。为了实现...
import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 读取CSV文件到DataFrame df = pd.read_csv('your_file.csv') # 连接到SQLite数据库 engine = create_engine('sqlite:///your_database.db') #将DataFrame导入到数据库表格中,如果表格不存在则创建 df.to_sql('your_table', con=engine, if_...
Python中,通过csv文件将数据导入sqlite3中,可以使用sqlite3模块将文件中的数据导入到SQLite数据库中。包括简单的demo代码和工具(utiliy)方法代码。 将csv文件中数据导入sqlite3 1、简单demo代码 importcsv, sqlite3 conn = sqlite3.connect("pcfc.sl3")
现在, 在使用Python与SQLite数据库进行交互之前, 让我们看看如何将.csv文件导入SQLite数据库并将其用于分析。 将.csv文件导入SQLite数据库 要将.csv文件导入你创建的数据库, 只需遵循以下导航:File-> Import-> Table from CSV file。你可以为此目的使用此.csv文件。它包含有关全球不同国家的详细信息。导航到该文件...
导入必要的模块 从CSV 文件 DictReader() 读取数据 与数据库建立连接。 sqliteConnection=sqlite3.connect('sql.db') cursor=sqliteConnection.cursor() 创建学生表并使用 execute() 方法执行查询。 向表中插入数据 cursor.executemany("insert into student (name, age) VALUES (?, ?);",student_info) ...
SQLiteStudio 是一款绿色小巧的 SQLite 数据库可视化工具,功能强大,操作简单。 我们可以将上文自动导入生成的数据库 csv.db 添加到 SQLiteStudio 中,可以很方便的查看到数据库中有哪些表,以及表结构和数据。见下图: 我们也可以打开一个 SQL编辑器,输入 SQL 命令,执行你想要的操作。见下图: SQLiteStudio 还有很多好...
一、将列表数据写入txt、csv、excel 1、写入txt def text_save(filename, data):#filename为写入...