Завантаження CSV у таблицю
Ви чудово впоралися з додаванням даних до таблиць! Тепер ви дізнаєтеся, як завантажити вміст CSV-файла до таблиці.
Один зі способів — читати CSV-файл рядок за рядком, створювати зі строк словники й потім використовувати insert(), як ви робили в попередній вправі.
Але є швидший спосіб за допомогою pandas. Ви можете прочитати CSV-файл у датафрейм за допомогою функції read_csv() (ця функція має бути вам знайома, але можете виконати help(pd.read_csv) у консолі, щоб освіжити памʼять!). Далі викличте метод .to_sql() (docs) для датафрейма, щоб завантажити його у SQL-таблицю в базі даних. Стовпці датафрейма мають відповідати стовпцям SQL-таблиці.
У .to_sql() багато параметрів, але в цій вправі ми використаємо такі:
name— назва SQL-таблиці (рядок).con— підключення до бази даних, яке ви використаєте для завантаження даних.if_exists— як діяти, якщо таблиця вже існує в базі даних; можливі значення:"fail","replace"і"append".index(TrueабоFalse) — чи записувати індекс датафрейма як окремий стовпець.
У цій вправі ви завантажите дані з файла census.csv до наявної таблиці "census". Обʼєкт connection для підключення до бази даних уже створено для вас.
Ця вправа є частиною курсу
Вступ до баз даних у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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']