如何将jupyter notebook 的txt文件数据存入数据库

要将 Jupyter Notebook 中的文本数据存储到数据库中，你可以使用以下步骤：

1. 将 Jupyter Notebook 中的文本数据转换为 Pandas DataFrame 或其他适当的数据结构。
2. 使用 Python 的数据库 API（如 psycopg2 或 pymysql）连接到所需的数据库。
3. 创建一个新的数据库表格或使用现有的表格。
4. 将 Pandas DataFrame 中的数据插入到数据库表格中。

以下是一个示例代码，可以将 Jupyter Notebook 中的文本数据存储到 PostgreSQL 数据库中：

import pandas as pd
import psycopg2

# 读取数据文件
data = pd.read_csv('data.txt', sep='\t')

# 连接到 PostgreSQL 数据库
conn = psycopg2.connect(database="mydatabase", user="myusername", password="mypassword", host="localhost", port="5432")

# 创建数据库表格
cur = conn.cursor()
cur.execute('''CREATE TABLE mytable
               (id SERIAL PRIMARY KEY,
                name TEXT NOT NULL,
                age INT NOT NULL);''')
conn.commit()

# 将数据插入到数据库表格中
for row in data.itertuples():
    cur.execute("INSERT INTO mytable (name, age) VALUES (%s, %s)", (row.name, row.age))
    conn.commit()

# 关闭数据库连接
cur.close()
conn.close()

这个示例代码假设你已经安装了 psycopg2 和 Pandas 库，并且你已经在本地运行了一个名为 "mydatabase" 的 PostgreSQL 数据库。在运行代码之前，你需要将数据库连接参数替换为你自己的数据库连接参数，并将数据文件的路径替换为你自己的数据文件路径。