किसी टेबल में CSV लोड करना
अब तक आपने टेबल में डेटा insert करने का काम बहुत बढ़िया किया है! अब आप सीखेंगे कि किसी CSV फ़ाइल की सामग्री को एक टेबल में कैसे लोड किया जाए.
एक तरीका यह है कि आप CSV फ़ाइल को लाइन-बाय-लाइन पढ़ें, हर लाइन से एक dictionary बनाएँ, और फिर पिछली exercise की तरह insert() का उपयोग करें.
लेकिन pandas के साथ एक तेज़ तरीका भी है। आप read_csv() फंक्शन का उपयोग करके CSV फ़ाइल को एक DataFrame में पढ़ सकते हैं (यह फंक्शन आपके लिए परिचित होना चाहिए, लेकिन याद ताज़ा करने के लिए आप कंसोल में help(pd.read_csv) चला सकते हैं!). इसके बाद, आप DataFrame पर .to_sql() (docs) मेथड कॉल करके उसे किसी डेटाबेस में SQL टेबल में लोड कर सकते हैं। DataFrame के कॉलम SQL टेबल के कॉलम से मेल खाने चाहिए.
.to_sql() में कई पैरामीटर होते हैं, लेकिन इस अभ्यास में हम निम्न का उपयोग करेंगे:
name: SQL टेबल का नाम (string के रूप में).con: डेटाबेस के लिए connection, जिसका उपयोग आप डेटा अपलोड करने के लिए करेंगे.if_exists: यह बताता है कि अगर टेबल पहले से डेटाबेस में मौजूद हो तो क्या करें; संभावित मान हैं"fail","replace", और"append".index(TrueयाFalse): यह निर्दिष्ट करता है कि DataFrame के index को एक कॉलम के रूप में लिखना है या नहीं.
इस अभ्यास में, आप census.csv फ़ाइल में मौजूद डेटा को मौजूदा "census" टेबल में अपलोड करेंगे। डेटाबेस के लिए connection पहले से बना हुआ है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Databases का परिचय
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# import pandas
import pandas as pd
# read census.csv into a DataFrame : census_df
census_df = pd.___(___, ___=___)
# rename the columns of the census DataFrame
census_df.columns = [___, ___, ___, 'pop2000', 'pop2008']