我们首先需要创建一个 SQLite 数据库,并准备一些数据: importpandasaspdfromsqlalchemyimportcreate_engine# 创建 SQLite 数据库的连接engine=create_engine('sqlite:///example.db')# 创建一个示例 DataFramedata={'name':['Alice','Bob','Charlie'],'age':[24,30,22],'city':['New York','Los Angeles'...
在 Python 中很简单,我们只需导入sqlite3工具库并使用.connect函数,函数的参数是数据库名称,在本例中为students.db。 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 # 导入工具库importsqlite3# 建立连接conn=sqlite3.connect('students.db') 我们第1次运行上面代码的话,会在工作目录中创建一个名为...
而存到数据库中,我们可以选择 MySQL、PostgreSQL、SqLite、Sql Server 等数据库,在这些数据库中 SqLite 最轻量级、不需要配置,Python 自带 SQLite ,今天我们选择将爬虫获取到的数据存到 SQLite 数据库中,以便以后进行查询和分析。 我们将使用两个主要的库:requests(用于发送 HTTP 请求)和sqlite3(用于操作 SQLite 数据...
importpandasaspdimportsqlite3# 创建一个SQLite数据库连接conn=sqlite3.connect('example.db')# 创建示例DataFramedata={'name':['Alice','Bob','Charlie'],'age':[25,30,35]}df=pd.DataFrame(data)# 使用to_sql写入数据库try:df.to_sql('people',conn,if_exists='replace',index=False)print("数据写入...
conn = sqlite3.connect('students.db') 我们第1次运行上面代码的话,会在工作目录中创建一个名为“students.db”的新文件。 💡 创建表 接下来我们可以在连接的数据库中创建一个表,并将数据插入其中。 在创建表之前,我们需要创建一个游标 cursor(用于建立连接以执行 SQL 查询的对象),我们将使用它来创建表、...
insert_df.to_sql('reate_one',engine,if_exists='replace',index=True,index_label='god') 7.chunksize 一次将按此大小成批写入行。默认情况下,将一次写入所有行。可以设定一次写入的数量,避免一次写入数据量过大导致数据库崩溃。 8.dtype 指定列的数据类型。键是列名,值是sqlite3模式的SQLAlchemy类型或字符...
为了使用来自Python的SQLite数据库,我们首先必须连接到它。我们可以使用connect函数来做到这一点,该函数返回一个Connection对象: 一旦有了Connection对象,就可以创建一个Cursor对象。游标使我们能够对数据库执行SQL查询: 一旦有了Cursor对象,就可以使用它以适当命名的execute方法对数据库执行查询。下面的代码将从表中获取第一...
con1=create_engine("sqlite:///db/test.db") ifcon1.has_table(tablename)==False: p2=pd.DataFrame(columns=arr_col) forqinarr_col: ifqinp1.columns: p2[q]=p1[q] p2.to_sql(tablename,con1,index=False) else: # p2=pd.DataFrame() ...
sql.to_sql(df,"test_frame3_legacy", self.conn, flavor="sqlite", index=False) 开发者ID:Mistobaan,项目名称:pandas,代码行数:7,代码来源:test_sql.py 示例7: download_money_flow_data ▲点赞 1▼ defdownload_money_flow_data(num=1000):''' ...
df.to_sql('dtype_test', self.conn) df.to_sql('dtype_test2', self.conn, dtype={'B':'STRING'})# sqlite stores Boolean values as INTEGERassertself._get_sqlite_column_type('dtype_test','B') =='INTEGER'assertself._get_sqlite_column_type('dtype_test2','B') =='STRING'pytest.raises...