csv导入sqlite|极客笔记

csv导入sqlite

在数据分析和数据处理中，我们经常会使用到CSV（逗号分隔值）文件。而SQLite是一个轻量级的关系型数据库管理系统，常用于存储和查询数据。本文将介绍如何将CSV文件中的数据导入到SQLite数据库中，以便更方便地进行数据处理和分析。

准备工作

在开始之前，我们需要确保已经安装了Python和SQLite。

如果还没有安装Python，请访问Python官网下载并安装Python。
如果还没有安装SQLite，请访问SQLite官网下载并安装SQLite。

在安装完Python和SQLite之后，我们可以安装需要用到的Python库pandas和sqlite3。可以使用以下命令来安装：

pip install pandas sqlite3

创建表格

首先，我们需要创建一个SQLite数据库，并在其中创建一个表格来存储我们从CSV文件中导入的数据。我们可以使用以下Python代码来创建SQLite数据库，并创建一个名为data的表格：

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('data.db')
c = conn.cursor()

c.execute('''CREATE TABLE data
             (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER, city TEXT)''')

conn.commit()
conn.close()

上述代码创建了一个名为data的表格，该表格包括四个字段：id、name、age和city。id字段作为主键，并且是一个自增字段。

导入数据

现在我们准备好将CSV文件中的数据导入到SQLite数据库中。假设我们有一个名为data.csv的CSV文件，其中包含了以下数据：

name,age,city
Alice,25,New York
Bob,30,San Francisco
Charlie,35,Los Angeles

我们可以使用以下Python代码将CSV文件中的数据导入到SQLite数据库中：

import sqlite3
import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 连接到SQLite数据库
conn = sqlite3.connect('data.db')

# 将数据写入到SQLite数据库
data.to_sql('data', conn, if_exists='replace', index=False)

conn.close()

上述代码首先使用pandas库中的read_csv函数读取名为data.csv的CSV文件中的数据。然后，它连接到之前创建的SQLite数据库，并使用to_sql方法将数据写入到名为data的表格中。如果if_exists参数设置为replace，则会先删除表格中的数据，然后写入新的数据；如果设置为append，则会在表格中追加新的数据。

查询数据

一旦数据导入到SQLite数据库中，我们就可以使用SQL语句来查询数据。下面是一个示例查询，用来查询年龄大于30岁的人员信息：

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('data.db')
c = conn.cursor()

c.execute("SELECT * FROM data WHERE age > 30")
results = c.fetchall()

for result in results:
    print(result)

conn.close()

运行以上代码，输出应为：