python读取csv文件 mysql pandas

可以使用 pandas 的 read_csv() 函数来读取 csv 文件，然后使用 pymysql 模块连接 MySQL 数据库，最后使用 pandas 的 to_sql() 函数将数据存储到 MySQL 数据库中。具体的实现方式请参考相关文档或搜索相关教程。

相关问题

利用Python读取csv文件，并导入到MySQL

可以使用Python中的pandas库来读取csv文件，然后使用MySQLdb或pymysql库连接MySQL数据库，并将数据插入到数据库中。下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
import MySQLdb

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 连接MySQL数据库
conn = MySQLdb.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='database_name')
cursor = conn.cursor()

# 将数据插入到MySQL数据库中
for i, row in data.iterrows():
    sql = "INSERT INTO table_name(col1, col2, col3) VALUES (%s, %s, %s)"
    cursor.execute(sql, (row['col1'], row['col2'], row['col3']))

# 提交更改并关闭连接
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

在上面的代码中，我们首先使用pandas库读取了名为"data.csv"的csv文件。然后，我们使用MySQLdb库连接了MySQL数据库，并将数据逐行插入到数据库中。最后，我们提交了更改并关闭了连接。请注意，在插入数据时，我们使用了参数化查询来避免SQL注入攻击。

python读取csv文件内存不足

当python读取较大的csv文件时，可能会遇到内存不足的问题。这是因为python将整个文件加载到内存中进行处理，导致消耗较大的内存空间。为了解决这个问题，可以采取以下几种方法：

1. 使用pandas库的read_csv()函数，并设置chunksize参数来逐块读取csv文件。这将使得每次只加载部分文件数据到内存中，从而降低内存的消耗。可以使用for循环迭代处理每个数据块。

2. 使用csv模块的reader函数逐行读取csv文件。这种方法不会加载整个文件到内存中，而是一行一行地读取和处理数据。这样可以有效地节省内存空间。

3. 将csv文件转换为数据库文件，如SQLite或MySQL。然后使用相应的python库连接到数据库，只需读取需要的数据，而不需要一次性加载整个文件到内存中。

4. 对于非常大的csv文件，可以考虑使用分布式计算框架，如Apache Spark。Spark提供了处理大规模数据集的能力，并可以在分布式环境下运行。

5. 优化代码，尽可能减少内存占用。例如，避免创建不必要的变量，使用生成器而不是列表来存储数据等。

需要根据具体情况选择适合的方法来解决内存不足的问题。通过合理地利用内存资源和优化代码，可以有效地读取较大的csv文件。