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怎么用Python来读取和处理文件后缀?

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Lepaskan: 2017-06-27 09:56:58
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最近在弄一个项目分析的时候,看到有一个后缀为”.sqlite”的数据文件,由于以前没怎么接触过,就想着怎么用python来打开并进行数据分析与处理,于是稍微研究了一下。

SQLite是一款非常流行的关系型数据库,由于它非常轻盈,因此被大量应用程序采用。

像csv文件一样,SQLite可以将数据存储于单个数据文件,以便方便的分享给其他人员。许多编程语言都支持SQLite数据的处理,python语言也不例外。

sqlite3是python的一个标准库,可以用于处理SQLite数据库。

用sqlite3创建和操作数据库文件

对于数据库的SQL语句,本文会用到最基础的SQL语句,应该不影响阅读。如果想进一步了解,可参考如下网址:

下面,我们来应用salite3模块来创建SQLite数据文件,以及进行数据读写操作。主要的步骤如下:

  1. 与数据库建立连接,创建数据库文件(.sqlite文件)

  2. 创建游标(cursor)

  3. 创建数据表(table)

  4. 向数据表中插入数据

  5. 查询数据

演示代码如下:

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import sqlite3with sqlite3.connect('test_database.sqlite'as con:

    c = con.cursor()

    c.execute('''CREATE TABLE test_table

    (date text, city text, value real)''')for table in c.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table'"):

        print("Table", table[0])

    c.execute('''INSERT INTO test_table VALUES

    ('2017-6-25''bj', 100)''')

    c.execute('''INSERT INTO test_table VALUES

    ('2017-6-25''pydataroad', 150)''')

    c.execute("SELECT * FROM test_table")

    print(c.fetchall())

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Table test_table

[('2017-6-25''bj', 100.0), ('2017-6-25''pydataroad', 150.0)]

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关于SQLite数据库中数据的可视化预览,有很多的工具可以实现,我这里使用的是SQLite Studio,是一个免费使用的工具,不需要安装,下载下来就可以使用,有兴趣的同学可以参考下面的链接。

https://sqlitestudio.pl/index.rvt?act=download

数据预览的效果如下:

用pandas来读取sqlite数据文件

从上面代码的运行结果可以看出,数据查询的结果是一个由tuple组成的list。python的list数据在进行进一步的数据处理与分析时,可能会不太方便。可以想象一下,假设如果数据库的表格中一共有100万行或者更多数据,从list中循环遍历获取数据,效率会比较低。

这时,我们可以考虑用pandas提供的函数来从SQLite数据库文件中读取相关数据信息,并保存在DataFrame中,方便后续进一步处理。

Pandas提供了两个函数,均可以读取后缀为“.sqlite”数据文件的信息。

  • read_sql()

  • read_sql_query()

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import pandas as pdwith sqlite3.connect('test_database.sqlite'as con:# read_sql_query和read_sql都能通过SQL语句从数据库文件中获取数据信息df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM test_table", con=con)# df = pd.read_sql("SELECT * FROM test_table", con=con)print(df.shape)

    print(df.dtypes)

    print(df.head())

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<code style="font-size: 14px; font-family: Roboto, 'Courier New', Consolas, Inconsolata, Courier, monospace; margin: auto 5px; white-space: pre; border-radius: 3px; display: block !important; overflow: auto; padding: 1px;">(2, 3)

date      object

city      object

value    float64

dtype: object

        date        city  value

0  2017-6-25          bj  100.0

1  2017-6-25  pydataroad  150.0<br></code>

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sumber:php.cn
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