csv 只导入部分数据进数据库

可以使用Python中的pandas库来读取csv文件，并选择需要导入数据库的部分数据。下面是一个示例代码片段：

import pandas as pd
import pymysql

# 连接数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', db='mydatabase')

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

# 选择需要导入数据库的部分数据
df_selected = df.loc[:, ['column1', 'column2', 'column3']]

# 将数据导入数据库
df_selected.to_sql(name='mytable', con=conn, if_exists='append', index=False)

# 关闭数据库连接
conn.close()

在上面的示例代码中，我们首先使用pandas库读取了一个名为data.csv的csv文件。然后，我们选择了我们想要导入数据库的部分数据，并将它们导入了一个名为mytable的数据库表中。最后，我们关闭了与数据库的连接。

请注意，上面的示例代码中的列名和数据库连接参数需要根据你的具体情况进行修改。

相关问题

csv 只导入部分数据进数据库 schema

可以使用以下步骤将 CSV 文件中的部分数据导入数据库：

1. 创建一个模型来表示要导入的数据的结构，并定义相应的数据库架构。
2. 使用Python中的pandas库读取CSV文件，并使用查询筛选出需要导入的数据。
3. 将选定的数据转换为模型对象，并将其保存到数据库中。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
from myapp.models import MyModel

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

# 筛选要导入的数据
subset = data.query('column_name == "value"')

# 将数据转换为模型对象并保存到数据库
for index, row in subset.iterrows():
    obj = MyModel(column1=row['column1'], column2=row['column2'])
    obj.save()

在这个示例中，我们首先使用pandas库读取CSV文件，并使用query方法选择要导入的数据。然后，我们将选择的数据转换为模型对象，并将它们保存到数据库中。

csv to_sql 只导入部分数据进数据库 且 字段不一致

如果您只想导入 CSV 文件中的部分数据，可以使用 pandas 库中的 read_csv 方法，并设置 nrows 参数来读取指定数量的行。例如，以下代码将只读取 CSV 文件的前 100 行：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('your_file.csv', nrows=100)

当 CSV 文件中的字段与数据库表中的字段不一致时，您可以使用 pandas 库中的 rename 方法来将它们重命名为相应的列名。例如，以下代码将 CSV 文件中的 'old_column_name' 重命名为 'new_column_name'：

df.rename(columns={'old_column_name': 'new_column_name'}, inplace=True)

然后，您可以使用 pandas 库中的 to_sql 方法将 DataFrame 写入数据库表中。例如，以下代码将 DataFrame 写入名为 'your_table_name' 的数据库表中：

from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('your_database_url')
df.to_sql('your_table_name', engine, if_exists='append', index=False)

请注意，这里的 'your_database_url' 是您的数据库连接 URL，可以根据您使用的数据库和驱动程序进行更改。if_exists 参数设置为 'append' 可以将 DataFrame 中的数据追加到表中，而不是覆盖原有数据。index 参数设置为 False 可以避免将 DataFrame 的索引作为新列写入数据库表中。