使用Python从 CSV 创建一个 sqlite 数据库

先决条件：

熊猫
SQLite

SQLite 是一个实现轻量级关系数据库管理系统的软件库。与 PostgreSQL、MySQL、Oracle 等其他 RDBMS 不同，它不需要服务器来运行，应用程序直接与 SQLite 数据库交互。 SQLite 通常用于小型应用程序，尤其是在嵌入式系统和移动应用程序中。要在Python中与 SQLite 数据库交互，需要 sqlite3 模块。

方法

导入模块
创建数据库并建立连接-

为了建立连接，我们使用返回连接对象的sqlite3.connect()函数。在此函数中传递要创建的数据库的名称。 SQLite 数据库的完整状态存储在扩展名为 .db 的文件中。如果未指定路径，则在当前工作目录中创建新数据库。

句法：

sqlite3.connect(‘database_name.db’)

编程需要懂一点英语

使用 read_csv() 导入 csv

句法：

pandas.read_csv(‘file_name.csv’)

编程需要懂一点英语

将内容写入新表-

函数to_sql()根据数据帧的记录创建一个新表。在这个函数中传递表名和连接对象。表的列名与 CSV 文件的标题相同。默认情况下，数据帧索引被写为一列。只需将index参数切换为 False 即可删除此列。此外， if_exists参数指定表名已被使用时的行为。它可以引发错误（失败）、追加新值或替换现有表。

pandas.DataFrame.to_sql(table_name, connection_object, if_exists, index)

编程需要懂一点英语

检查表格内容-

创建一个游标对象并执行标准的 SELECT 语句来获取新创建的表的内容。

关闭连接

正在使用的 CSV 文件： stud_data.csv

程序：

Python3

# Import required libraries
import sqlite3
import pandas as pd
  
# Connect to SQLite database
conn = sqlite3.connect(r'C:\User\SQLite\University.db')
  
# Load CSV data into Pandas DataFrame
stud_data = pd.read_csv('stud_data.csv')
# Write the data to a sqlite table
stud_data.to_sql('student', conn, if_exists='replace', index=False)
  
# Create a cursor object
cur = conn.cursor()
# Fetch and display result
for row in cur.execute('SELECT * FROM student'):
    print(row)
# Close connection to SQLite database
conn.close()

输出：