要将CSV文件的数据导入到SQLite数据库中,你可以按照以下步骤进行操作: 读取CSV文件数据: 使用Python的csv模块或pandas库来读取CSV文件的数据。 连接到SQLite数据库: 使用sqlite3模块连接到SQLite数据库。如果数据库文件不存在,它将被自动创建。 创建SQLite数据库表结构: 根据CSV文件的列名和数据类型,创建一个对应的SQLit...
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 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...
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')
上周,推送了一篇:“ 收藏!用Python一键批量将任意结构的CSV文件导入MySQL数据库。”本文是上篇的姊妹篇,只不过是把数据库换成了 Python 自带的SQLite3。 使用SQLite3 的优势还是很明显的,它是一种嵌入式数据库,只是一个.db格式的文件,无需安装、配置和启动,移植性非常好。是轻量级数据的不二之选!推荐看一下我...
在Python中将多个CSV文件放入一个SQLite或MySQL数据库中,可以按照以下步骤进行操作: 导入所需的库: 代码语言:txt 复制 import csv import sqlite3 # 或者使用pymysql库导入MySQL数据库 创建数据库连接: 代码语言:txt 复制 conn = sqlite3.connect('database.db') # SQLite数据库连接 # 或者使用以...
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(':','') ...
上周,推送了一篇:“ 收藏!用Python一键批量将任意结构的CSV文件导入MySQL数据库。” 本文是上篇的姊妹篇,只不过是把数据库换成了 Python 自带的SQLite3。 使用SQLite3 的优势还是很明显的,它是一种嵌入式数据库,只是一个.db格式的文件,无需安装、配置和启动,移植性非常好。是轻量级数据的不二之选!推荐看一下我...
将SQLite数据库查询结果保存为CSV文件 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...