将多个csv读入sqlite

时间: 2023-05-31 13:08:00 浏览: 53
抱歉,我可以回答这个问题。可以使用Python的pandas库读取多个CSV文件,并使用sqlite3库将数据写入SQLite数据库。首先,导入pandas和sqlite3库: ``` import pandas as pd import sqlite3 ``` 然后,读取CSV文件并将其合并为一个数据框: ``` df1 = pd.read_csv("file1.csv") df2 = pd.read_csv("file2.csv") df = pd.concat([df1, df2]) ``` 接下来,建立与SQLite数据库的连接,并将数据框写入一个新的表中: ``` conn = sqlite3.connect('database.db') df.to_sql('table_name', conn, if_exists='replace', index=False) conn.close() ``` 请注意,您需要将“file1.csv”和“file2.csv”替换为您要读取的文件名,以及将“database.db”和“table_name”替换为您要创建的数据库和表名。
相关问题

将多个以日期命名的csv读入sqlite3生成多个db文件的代码

可以参考以下代码: ``` import sqlite3 import glob import os # 获取当前目录下所有以日期命名的csv文件 csv_files = glob.glob('[0-9]*.csv') # 定义数据库文件名前缀 db_prefix = 'data_' for csv_file in csv_files: # 获取日期 date_str = os.path.splitext(csv_file)[0] # 定义数据库文件名 db_name = db_prefix + date_str + '.db' # 连接数据库并创建表 conn = sqlite3.connect(db_name) c = conn.cursor() c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS data (column1 TEXT, column2 REAL, column3 INT)''') # 读取csv文件并插入数据到表中 with open(csv_file, 'r') as f: for line in f: data = line.strip().split(',') c.execute("INSERT INTO data VALUES (?, ?, ?)", (data[0], float(data[1]), int(data[2]))) # 提交并关闭数据库连接 conn.commit() conn.close() print('生成数据库文件完成!') ``` 该代码先使用glob模块获取当前目录下所有以日期命名的csv文件,然后定义数据库文件名前缀和数据库表结构,并对每个csv文件创建对应的数据库文件和表,最后读取csv文件并插入数据到数据库表中。记得修改表结构和CSV文件中的列数、列名和数据类型。

Python如何将csv写入sqlite

可以使用Python的sqlite3模块来将csv文件写入sqlite数据库。具体步骤如下: 1. 首先,需要导入sqlite3模块,并连接到sqlite数据库。 2. 然后,使用Python的csv模块读取csv文件。 3. 接着,使用sqlite3模块的`execute()`方法,向数据库中写入数据。 4. 最后,使用sqlite3模块的`commit()`方法,提交事务。 下面是一个示例代码: ```python import sqlite3 import csv # 连接到sqlite数据库 conn = sqlite3.connect("database.db") # 读取csv文件 with open("data.csv", "r") as f: reader = csv.reader(f) # 忽略第一行(标题行) next(reader) # 遍历每一行 for row in reader: # 向数据库中写入数据 conn.execute("INSERT INTO table_name VALUES (?, ?, ?)", row) # 提交事务 conn.commit() # 关闭连接 conn.close() ``` 在上面的代码中,我们假设csv文件的第一行是标题行,并使用`next()`函数忽略它。然后,我们使用`for`循环遍历每一行,并使用`execute()`方法向数据库中写入数据。最后,我们使用`commit()`方法提交事务,并使用`close()`方法关闭数据库连接。 希望这能帮到你!

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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