使用python，将保存在电脑中的csv文件的奇数行数据传到本地数据库中，写出代码

以下是Python代码示例：

import pandas as pd
import sqlite3

# read data from csv file
data = pd.read_csv('path_to_file.csv')

# filter odd rows and save to dataframe
odd_data = data.iloc[1::2]

# create connection to sqlite database
conn = sqlite3.connect('database.db')

# save odd rows to a new table in the database
odd_data.to_sql('odd_rows', conn, if_exists='replace')

# close database connection
conn.close()

请注意，此示例代码需要您自己根据实际情况修改文件路径和数据库名称。同时，在使用此代码时，您需要事先安装 pandas 和 sqlite3 两个 Python 模块，如果您尚未安装它们，请使用以下命令进行安装：

pip install pandas
pip install sqlite3

相关问题

使用python在以太网内存储另一台电脑的csv文件数据到本地数据库

可以使用Python中的socket和pandas库来实现这个目标。具体步骤如下：

1. 在接收方电脑上启动一个socket服务端程序，等待发送方电脑连接并发送数据。

import socket

HOST = ''  # 接收方电脑的IP地址
PORT = 65432  # 端口号，可以自己指定

with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s:
    s.bind((HOST, PORT))
    s.listen()
    conn, addr = s.accept()
    with conn:
        print('Connected by', addr)
        while True:
            data = conn.recv(1024)  # 接收数据，每次最多接收1024字节
            if not data:
                break
            # 将接收到的数据写入文件或数据库

2. 在发送方电脑上使用pandas库读取csv文件，并将数据通过socket发送到接收方电脑。

import socket
import pandas as pd

HOST = '接收方电脑的IP地址'
PORT = 65432  # 端口号，必须与接收方电脑上的端口号相同

df = pd.read_csv('filename.csv')  # 读取csv文件
data = df.to_csv(index=False).encode()  # 将DataFrame转换为csv格式的字节流

with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s:
    s.connect((HOST, PORT))
    s.sendall(data)  # 发送数据

3. 在接收方电脑上将接收到的数据写入本地数据库。

import sqlite3
import pandas as pd

conn = sqlite3.connect('database.db')  # 连接数据库
df = pd.read_csv(data.decode())  # 将接收到的csv格式的字节流转换为DataFrame
df.to_sql('table_name', conn, if_exists='replace', index=False)  # 将DataFrame写入数据库

使用python在以太网内不用socket技术存储另一台电脑的csv文件数据到本地数据库

如果不使用socket技术，则需要使用其他的通信协议，比如HTTP、FTP等。这里以HTTP为例，介绍如何使用Python将另一台电脑上的CSV文件数据存储到本地数据库：

1. 在发送方电脑上启动一个HTTP服务器，将CSV文件作为一个资源文件发布到服务器上。

from http.server import HTTPServer, SimpleHTTPRequestHandler

PORT = 8000  # 端口号，可以自己指定
FILE_PATH = 'filename.csv'  # CSV文件的路径

class MyHandler(SimpleHTTPRequestHandler):
    def do_GET(self):
        if self.path == '/data.csv':
            with open(FILE_PATH, 'rb') as f:
                self.send_response(200)
                self.send_header('Content-type', 'text/csv')
                self.end_headers()
                self.wfile.write(f.read())

httpd = HTTPServer(('localhost', PORT), MyHandler)
print(f'Serving at localhost:{PORT}')
httpd.serve_forever()

2. 在接收方电脑上使用requests库发送HTTP请求获取CSV文件数据，并将数据写入本地数据库。

import requests
import pandas as pd
import sqlite3

URL = 'http://发送方电脑的IP地址:8000/data.csv'  # 发送方电脑的HTTP服务器地址
DB_PATH = 'database.db'  # 数据库文件路径

response = requests.get(URL)  # 发送HTTP GET请求获取CSV文件数据
if response.status_code == 200:
    data = response.content
    df = pd.read_csv(data.decode())  # 将CSV文件数据转换为DataFrame
    conn = sqlite3.connect(DB_PATH)  # 连接数据库
    df.to_sql('table_name', conn, if_exists='replace', index=False)  # 将DataFrame写入数据库
    conn.close()
    print('Data saved to database successfully.')
else:
    print('Failed to get data from the server.')

需要注意的是，这种方法需要保证发送方电脑上的HTTP服务器能够被接收方电脑访问到，并且需要在防火墙中打开相应的端口。