Pandas 读写sqlite数据库

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。

一、使用Pandas库提供的API

1. 写数据

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：

   white  red  blue  black  green
0      0    1     2      3      4
1      5    6     7      8      9
2     10   11    12     13     14
3     15   16    17     18     19

2. 读数据

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:

AttributeError: 'OptionEngine' object has no attribute 'execute'

二、用python自带的sqllite接口

1. 读数据

import pandas as pd
import sqlite3

# 连接Sqlite数据库
con = sqlite3.connect('example.db')

# 执行SQL查询，并返回结果作为DataFrame对象
df = pd.read_sql_query("SELECT * from students", con)

# 关闭数据库连接
con.close()

# 打印结果
print(df)

2. 写数据

import sqlite3

# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2, 3],
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [20, 25, 30]
})

# 连接Sqlite数据库
con = sqlite3.connect('example.db')

# 将数据写入Sqlite数据库中
df.to_sql('students', con, if_exists='replace')

# 关闭数据库连接
con.close()

3. pandas文档

4. 封装函数

def write_sqlite(df, db_name, tb_name, w_type):
    con = sqlite3.connect(db_name)
    df.to_sql(tb_name, con, if_exists=w_type)
    con.close()
    print("write success.")
    
def read_sqlite(db_name, tb_name):
    con = sqlite3.connect(db_name)
    sql_q = "SELECT * FROM {}".format(tb_name)
    df = pd.read_sql_query(sql_q, con)
    con.close()
    return df