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Pandas数据读写 – 读写sqlite数据库

Pandas 读写sqlite数据,本章将学习使用python内置的SQLite数据库sqlite3。SQLite3工具实现了简单、轻量级的DBMS SQL,因此可以内置于用python语言实现的任何应用。若想使用数据库的所有功能而又不想安装真正的数据库,这个工具就是最佳选择。若想在使用真正的数据库之前练习数据库操作,或在单一程序中使用数据库存储数据而无需考虑接口,SQLite3都是不错的选择。

Pandas 读写sqlite数据

使用Pandas库提供的I/O API

如下所示,创建一个DataFrame对象,我们将用它在SQLite3数据库新建一张表。如上章所述,使用create_engine()连接sqlite3数据库,再使用to_sql()转换为数据库表,如下所示:

import pandas as pd
import numpy as np
from sqlalchemy import create_engine
frame = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5),
columns=['white', 'red', 'blue', 'black', 'green'])
engine= create_engine('sqlite:///foo.db')
print(frame)
frame.to_sql('colors', engine)

输出结果如下:
Pandas 读写sqlite数据

反之,读取数据库,则需要使用read_sql()函数,参数为表名和engine实例,如下所示:

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
engine= create_engine('sqlite:///foo.db')
frame = pd.read_sql('colors', engine)
print(frame)

输出结果如下:
Pandas 读写sqlite数据

如上所示,由于pandas库提供了I/O API,数据库写操作也变得非常简单。

不使用Pandas库提供的I/O API

我们尝试不使用I/O API的情况下,应该如何实现相同的操作,这样可以让我们理解为什么pandas是读写数据库的好工具。

首先,连接数据库,创建数据表,正确定义数据类型,数据类型应与要加载的数据对得上。

import sqlite3
query = """
CREATE TABLE test
(a VARCHAR(20), b VARCHAR(20),
c REAL, d INTEGER);
"""
con = sqlite3.connect(":memory:")
print(con.execute(query))
con.commit()
# 使用SQL INSERT语句插入数据
data = [('white', 'up', 1, 3),
('black', 'down', 2, 8),
('green', 'up', 4, 4),
('red', 'down', 5, 5)]
stmt = "INSERT INTO test VALUES(?,?,?,?)"
print(con.executemany(stmt, data))
con.commit()
print(data)

输出结果如下:
Pandas 读写sqlite数据

下面从数据库查找刚才插入的数据,可以使用SQL SELECT语句,如下所示:

import sqlite3
query = """
CREATE TABLE test
(a VARCHAR(20), b VARCHAR(20),
c REAL, d INTEGER);
"""
con = sqlite3.connect(":memory:")
print(con.execute(query))
con.commit()
# 使用SQL INSERT语句插入数据
data = [('white', 'up', 1, 3),
('black', 'down', 2, 8),
('green', 'up', 4, 4),
('red', 'down', 5, 5)]
stmt = "INSERT INTO test VALUES(?,?,?,?)"
print(con.executemany(stmt, data))
con.commit()
# 使用SQL select语句查询数据
cursor = con.execute("select * from test")
print(cursor)
rows = cursor.fetchall()
print(rows)

输出结果如下:
Pandas 读写sqlite数据

把元组列表传给DataFrame的构造函数,如需要列表名称,可以用游标的description属性来获取,如下所示:

import sqlite3
import pandas as pd
query = """
CREATE TABLE test
(a VARCHAR(20), b VARCHAR(20),
c REAL, d INTEGER);
"""
con = sqlite3.connect(":memory:")
print(con.execute(query))
con.commit()
# 使用SQL INSERT语句插入数据
data = [('white', 'up', 1, 3),
('black', 'down', 2, 8),
('green', 'up', 4, 4),
('red', 'down', 5, 5)]
stmt = "INSERT INTO test VALUES(?,?,?,?)"
print(con.executemany(stmt, data))
con.commit()
# 使用SQL select语句查询数据
cursor = con.execute("select * from test")
print(cursor)
rows = cursor.fetchall()
# 使用 description 获取属性
print(cursor.description)
print('------------')
print(list(zip(*cursor.description))[0])
print('------------')
print(pd.DataFrame(rows, columns=list(zip(*cursor.description))[0]))

输出结果如下:
Pandas 读写sqlite数据

如上所示,不使用pandas库I/O API也可以达到目的,可是操作起来就太费劲啦。

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