DELIMITER // CREATE PROCEDURE import_data_from_file() BEGIN LOAD DATA INFILE '/path/to/data.csv' INTO TABLE your_table_name FIELDS TERMINATED BY ',' -- 指定字段分隔符 ENCLOSED BY '"' -- 指定字段引用符 LINES TERMINATED BY '\n' -- 指定行分隔符 IGNORE 1 ROWS; -- 忽略第一行（标题行） END // DELIMITER ;

非常好！你的代码是一个更简单和更有效的解决方案，我也非常赞同。只需将 `/path/to/data.csv` 替换为 CSV 文件的路径，将 `your_table_name` 替换为你想要将数据插入的表的名称即可。

请注意，这种方法要求 MySQL 服务器和客户端都已经正确地配置了 `local_infile` 参数，以允许从本地文件系统中加载数据。如果你遇到了任何问题，请确保检查这个设置。

相关问题

D:/youtube_video_data/US_video_data_numbers.csv

您提到的CSV文件包含了美国YouTube视频的相关数据，包括观看次数（views）、喜欢次数（likes）、不喜欢次数（dislikes）以及评论总数(comment_total)。要对这些数据进行操作，我们可以按照以下步骤进行：

1. 加载数据到numpy数组：

us_file_path = "./US_video_data_numbers.csv"
t1 = np.loadtxt(us_file_path, delimiter=",", dtype="int", unpack=False)
print("美国视频数据：")
print(t1)

这将加载整个列并作为一个二维数组显示。

对于英国的视频数据（`./GB_video_data_numbers.csv`），您已经选择了喜欢数小于等于50万的视频，提取了评论数（`t_uk_comment`）和喜欢数（`t_uk_like`）来进行评论与喜欢数关系的可视化：

uk_file_path = "./GB_video_data_numbers.csv"
t_uk = np.loadtxt(uk_file_path, delimiter=",", dtype="int")

# 过滤喜欢数小于等于50万的视频
t_uk = t_uk[t_uk[:, 1] <= 500000]

# 提取评论数和喜欢数
t_uk_comment = t_uk[:, -1]  # 喜欢数列的最后一位是评论数
t_uk_like = t_uk[:, 1]     # 第二位是喜欢数

# 绘制散点图
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
plt.scatter(t_uk_like, t_uk_comment)
plt.title('英国视频的评论数与喜欢数关系')
plt.xlabel('喜欢数')
plt.ylabel('评论数')
plt.show()

这个图展示了英国YouTube上视频的评论数与喜欢数之间的关系。通过观察散点图，可以分析两者之间是否存在某种趋势或关联性。请注意，具体解读结果需根据实际数据分布来进行。

delimiter // mysql> create procedure proc_stu_test() -> begin -> select count(*) from student -> end //

这是一个 MySQL 存储过程的创建语句。该存储过程名为 `proc_stu_test`，没有输入参数，执行的操作是查询 `student` 表中的记录数，并将结果返回。存储过程的语法如下：

CREATE PROCEDURE procedure_name([IN parameter_name data_type[, ...]])
BEGIN
-- 存储过程的操作
END;

其中，`procedure_name` 是存储过程的名称，`parameter_name` 是输入参数的名称，`data_type` 是输入参数的数据类型。在这个例子中，存储过程没有输入参数，因此参数列表为空。`BEGIN` 和 `END` 之间是存储过程的操作。在这个例子中，存储过程的操作只是查询 `student` 表中的记录数。