python csv转db 之后读取db文件内容

在Python中，将CSV数据转换到数据库（如MySQL、SQLite等）通常涉及两个步骤：首先，使用pandas库读取CSV文件并将其存储为DataFrame；然后，将DataFrame的数据插入到数据库表中。

以下是使用pandas操作CSV文件，并将其内容保存到SQLite数据库的一个简单示例：

import pandas as pd
import sqlite3

# 步骤一：读取CSV文件
data = pd.read_csv('input.csv')

# 步骤二：创建或连接到SQLite数据库（假设已存在'test.db'）
conn = sqlite3.connect('test.db')
cursor = conn.cursor()

# 创建数据库表，如果不存在
table_name = 'your_table_name'
columns = data.columns.tolist()
sql_create_table = f"CREATE TABLE IF NOT EXISTS {table_name} ({', '.join(columns)})"
cursor.execute(sql_create_table)

# 步骤三：将DataFrame数据写入数据库
data.to_sql(table_name, conn, if_exists='append', index=False)  # 如果你想追加数据，可以设置if_exists='append'

# 最后，记得提交事务并关闭连接
conn.commit()
conn.close()

读取已经存在的数据库文件并获取内容，你可以这样做：

# 连接到数据库
conn = sqlite3.connect('test.db')
cursor = conn.cursor()

# 查询数据
query = "SELECT * FROM your_table_name"
results = cursor.execute(query).fetchall()  # 获取所有行

# 将结果转换回pandas DataFrame
data_from_db = pd.DataFrame(results, columns=columns)

# 关闭连接
conn.close()

# 现在你可以处理data_from_db，它包含了从数据库读取的内容