pd.read_csv(stringio(csv_str))

时间: 2023-10-29 21:22:07 浏览: 247

使用python读取csv文件快速插入数据库的实例

在Python编程中，有时我们需要将数据从CSV文件导入到数据库，以便进行数据分析或存储。本文将详细介绍如何使用Python实现这一过程，特别是在处理大量数据时如何高效地完成此任务。确保你已经安装了必要的库，包括`pandas`、`cStringIO`和`sqlalchemy`。`pandas`用于读取CSV文件并处理数据，`cStringIO`是Python内置的一个内存中的I/O流，而`sqlalchemy`则提供了与各种数据库引擎交互的能力。以下是一个使用Python读取CSV文件并快速插入到数据库的实例： ```python # -*- coding:utf-8 -*- # auth:ckf # date:20170703 import pandas as pd import cStringIO import warnings from sqlalchemy import create_engine import sys # 重新设置默认编码为utf8，注意：这在Python3中是不推荐的，但在这里是为了兼容性 reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') # 忽略警告信息 warnings.filterwarnings('ignore') # 创建数据库引擎，这里以PostgreSQL为例，使用psycopg2驱动 engine = create_engine('postgresql+psycopg2://数据库连接') # 获取命令行参数，假设第一个参数是csv文件名，第二个参数是数据库表名 filename = sys.argv[1] tablename = sys.argv[2] print('=== csvname is', filename, 'tablename is', tablename, '===') # 使用pandas的read_csv函数读取CSV文件，分隔符可以自定义 df = pd.read_csv(filename, sep=';') print('read', filename, 'done!') # 将DataFrame转换为适合数据库导入的格式，去除索引，不包含表头 output = cStringIO.StringIO() df.to_csv(output, sep='\t', index=False, header=False) output.getvalue() # 重置输出流的指针，以便从头开始读取 output.seek(0) # 获取数据库连接并创建游标 connection = engine.raw_connection() cursor = connection.cursor() # 使用copy_from方法将数据复制到数据库，null值替换为空字符串 cursor.copy_from(output, tablename, null='') # 提交事务 connection.commit() # 关闭游标和连接 cursor.close() print('done!') ``` 在上述代码中，首先通过`create_engine`创建数据库引擎，这里使用的是PostgreSQL，但你可以根据实际需要替换为其他数据库（如MySQL、SQLite等）。然后使用`pd.read_csv`读取CSV文件，`sep=';'`表示分隔符为分号。接着，使用`to_csv`方法将DataFrame转换为适合数据库导入的格式，并将结果写入`cStringIO`对象。 `cursor.copy_from`方法是PostgreSQL提供的高效数据导入方式，它能直接将数据流从内存中导入到数据库，比逐行插入要快得多。提交事务，关闭游标和数据库连接。要运行此脚本，需将CSV文件和脚本放在同一目录下，并通过命令行指定文件名和表名，例如： ``` python insert.py csvfile tablename ``` 请注意，这里的`csvfile`和`tablename`需要替换为实际的文件名和表名。这个实例展示了如何利用Python的`pandas`和`sqlalchemy`库高效地将CSV数据导入数据库。在实际应用中，你可能还需要考虑数据清洗、错误处理以及性能优化等问题。例如，如果你处理的文件非常大，可以考虑分块读取和导入，以避免一次性加载整个文件到内存中。

pd.read_csv(StringIO(csv_str))是pandas库中的一个函数，它用于从字符串中读取CSV数据。这个函数首先需要导入io模块的StringIO类，然后将csv数据作为字符串传递给它。使用这个函数可以直接将字符串中的CSV数据转换为DataFrame对象，方便进行后续的数据处理和分析。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [pandas.read_csv 详细介绍](https://blog.csdn.net/qq_15719613/article/details/127584328)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [Python pandas 读取字符串数据StringIO字符串流数据read_csv读字符流](https://blog.csdn.net/ArchieCSDN/article/details/127521462)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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pd.read_csv(stringio(csv_str))

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