csv写入starrocks,字段columns中文报错
时间: 2024-10-22 17:07:40 浏览: 13
CSV文件写入Starrocks数据库时遇到中文字段名报错通常是由于编码问题。Starrocks支持多种字符集,包括UTF-8,如果你的数据文件使用的是非UTF-8编码,比如GBK或者其他编码,在导入时可能会出错。解决这个问题的步骤通常有:
1. **检查编码**:确认你的CSV文件编码是否设置为UTF-8。可以使用文本编辑器查看并手动转换,或者在生成CSV文件时指定正确的编码。
2. **设置字符集**:在将CSV数据插入到Starrocks表中时,确保你设置了正确的字符集。例如,使用`LOAD DATA LOCAL INFILE`命令时,可以添加`CHARACTER SET utf8mb4`来指定字符集。
3. **错误处理**:如果不确定文件编码,可以在导入前尝试先读取一部分数据,然后通过异常处理判断实际的编码,并相应地调整加载过程。
```sql
LOAD DATA LOCAL INFILE 'your_file.csv'
INTO TABLE your_table
CHARACTER SET utf8mb4
FIELDS TERMINATED BY ','
ENCLOSED BY '"'
LINES TERMINATED BY '\n';
```
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用python编写爬取招标网站的中部公告代码,网址为https://www.ccgp-hainan.gov.cn/cgw/cgw_list.jsp,爬取页数为10,字段为链接和标题和发布时间和中标金额和全文,并写入excel或csv
非常感谢您的提问。以下是用Python编写爬取招标网站中部公告的代码,网址为https://www.ccgp-hainan.gov.cn/cgw/cgw_list.jsp,爬取页数为10,字段为链接、标题、发布时间、中标金额和全文,并将结果写入Excel或CSV文件中:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
# 设置请求头,模拟浏览器访问
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
# 设置爬取页数
page_num = 10
# 创建空的DataFrame,用于存储结果
df = pd.DataFrame(columns=['链接', '标题', '发布时间', '中标金额', '全文'])
# 循环爬取每一页的数据
for i in range(1, page_num + 1):
url = 'https://www.ccgp-hainan.gov.cn/cgw/cgw_list.jsp?page=' + str(i)
# 发送GET请求,获取网页内容
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 解析网页内容,获取每条公告的链接、标题、发布时间、中标金额和全文
for item in soup.find_all('div', class_='ewb-right-item'):
link = 'https://www.ccgp-hainan.gov.cn' + item.find('a')['href']
title = item.find('a').get_text().strip()
date = item.find('span', class_='ewb-right-item-date').get_text().strip()
amount = item.find('span', class_='ewb-right-item-money').get_text().strip()
content = ''
# 发送GET请求,获取公告的全文内容
response = requests.get(link, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
for p in soup.find_all('p'):
content += p.get_text().strip()
# 将结果添加到DataFrame中
df = df.append({'链接': link, '标题': title, '发布时间': date, '中标金额': amount, '全文': content}, ignore_index=True)
# 将结果写入Excel文件
df.to_excel('result.xlsx', index=False)
```
希望这个代码能够帮助到您,如果您有任何问题,请随时联系我。
利用python将csv文件的表头和数据全部写入sql
可以使用Python中的pandas库读取csv文件并将其转换为DataFrame,然后使用DataFrame.to_sql()方法将数据写入SQL数据库中。以下是一个简单的示例代码:
```python
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
# 读取csv文件并转换为DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')
# 连接数据库
engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@host:port/database_name')
# 将DataFrame写入数据库中的表中
df.to_sql('table_name', con=engine, if_exists='replace', index=False)
```
在上面的代码中,需要将user、password、host、port和database_name替换为实际的值,以便连接到正确的数据库。同时,如果需要追加数据到现有表中,可以将if_exists参数的值设置为'append'。
如果需要将表头也写入数据库中,可以在执行to_sql()方法之前先使用SQL的CREATE TABLE语句创建一个新表,并将表头作为表的字段名。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
# 读取csv文件并转换为DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')
# 连接数据库
engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@host:port/database_name')
# 获取csv文件的表头
columns = list(df.columns)
# 生成CREATE TABLE语句
create_table_query = f"CREATE TABLE table_name ({', '.join([f'{column} VARCHAR(255)' for column in columns])})"
# 执行CREATE TABLE语句
with engine.connect() as connection:
connection.execute(create_table_query)
# 将DataFrame写入数据库中的表中
df.to_sql('table_name', con=engine, if_exists='append', index=False)
```
在上面的代码中,首先根据csv文件的表头生成CREATE TABLE语句,并在数据库中创建一个新表。然后将DataFrame写入该表中,这样表头和数据都会被写入数据库中。注意,如果表已经存在,可以将if_exists参数的值设置为'append'来追加数据到现有表中。
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