Excellent travail jusqu’ici pour insérer des données dans des tables ! Vous allez maintenant apprendre à charger le contenu d’un fichier CSV dans une table.

Une première méthode consiste à lire le fichier CSV ligne par ligne, créer un dictionnaire pour chaque ligne, puis utiliser insert(), comme vous l’avez fait dans l’exercice précédent.

Mais il existe une méthode plus rapide avec pandas. Vous pouvez lire un fichier CSV dans un DataFrame avec la fonction read_csv() (cette fonction vous est sans doute familière ; vous pouvez lancer help(pd.read_csv) dans la console pour vous rafraîchir la mémoire). Ensuite, appelez la méthode .to_sql() (docs) sur le DataFrame pour le charger dans une table SQL d’une base de données. Les colonnes du DataFrame doivent correspondre à celles de la table SQL.

.to_sql() possède de nombreux paramètres, mais dans cet exercice nous utiliserons les suivants :

name est le nom de la table SQL (chaîne de caractères).
con est la connexion à la base de données que vous utiliserez pour envoyer les données.
if_exists indique le comportement si la table existe déjà dans la base ; valeurs possibles : "fail", "replace" et "append".
index (True ou False) indique s’il faut écrire l’index du DataFrame comme une colonne.

Dans cet exercice, vous allez charger les données du fichier census.csv dans une table existante "census". La connection à la base de données a déjà été créée pour vous.

Créer des bases de données et des tables

Create Your Free Account