1importpandas2importcsv, sqlite33conn= sqlite3.connect("dbname.db")4df = pandas.read_csv('d:\\filefolder\csvname.csv')5df.to_sql('tablename', conn, if_exists='append', index=False)6print('ok')
import csv, sqlite3 con = sqlite3.connect(":memory:") # change to 'sqlite:///your_filename.db' cur = con.cursor() cur.execute("CREATE TABLE t (col1, col2);") # use your column names here with open('data.csv','r') as fin: # `with` statement available in 2.5+ # csv.Dic...
SQLite3 数据库的连接方式更简单,直接指明路径即可。 2. 代码优化,提高通用性 2.1 优化了数据库表名称 for file in files: if file.split('.')[-1] in ['csv']: i += 1 filename = '`' + 'tab_' + file.split('.')[0].replace('-', '_').replace(' ', '_').replace(':','') ...
importpandasaspd# 读取CSV文件df=pd.read_csv('data.csv') 1. 2. 3. 4. 步骤2:连接SQL数据库并创建数据表 接下来,我们需要连接到SQL数据库,并创建一个数据表来存储CSV文件中的数据。代码如下: fromsqlalchemyimportcreate_engine# 连接到SQL数据库engine=create_engine('sqlite:///mydatabase.db')# 将Da...
首先,我们需要使用Python的CSV模块来读取CSV文件。可以使用csv.reader函数来读取CSV文件的内容。 在读取CSV文件时,我们可以使用csv.reader函数的skipinitialspace参数来跳过空白单元格前的空格。 接下来,我们可以使用Python的sqlite3模块来连接到SQLite数据库,并创建一个表来存储CSV数据。 在创建表时,我们可以使用NULL...
csv.writer(f)：创建CSV写入对象。writer.writerows(data)：将数据写入CSV文件，writerows() 方法一次性写入多行数据。运行这段代码，你就会在当前目录下看到一个名为 data.csv 的文件，用Excel或者文本编辑器打开，就能看到写入的数据了。2. SQLite：轻量级数据库，小巧实用 啥是SQLite？SQLite是一个轻量级的关系型...
使用python将数据存入SQLite3数据库 Python从网站上抓取的数据为了可以重复利用,一般都会存储下来,存储方式最简单的会选择存储到文本文件,常见的有方式TXT、CSV、EXCEL等,还有一种方式是将数据存储到数据库,这样也方便管理,常见的关系型数据库有SQLite3、MySQL,非关系型数据库有Redis、MongoDB。那么,这里就简单说明怎么...
Pandas是一个强大的数据处理库,可以很好地与SQLite配合进行本地数据分析。例如,我们可以将CSV数据导入SQLite数据库,然后使用SQL查询进行数据清洗和分析,再将结果转换成DataFrame以便进一步可视化或建模。 import pandas as pd import sqlite3 #将CSV数据加载到DataFrame中 df = pd.read_csv('data.csv') # 连接到SQLit...
importsqlite3importcsv# 连接到SQLite数据库文件conn = sqlite3.connect('your_database.sqlite')# 创建一个游标对象cursor = conn.cursor()# 执行SQL查询cursor.execute('SELECT * FROM your_table')# 获取查询结果results = cursor.fetchall()# 指定要保存的CSV文件名csv_file ='output.csv'# 将查询结果写...