发布于 2017-10-29 05:54:56 | 120 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网友投递

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Python编程语言

Python 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言,由Guido van Rossum于1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年。Python语法简洁而清晰,具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言,它能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。


下面小编就为大家带来一篇Python读取和处理文件后缀为.sqlite的数据文件(实例讲解)。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

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:
http://www.w3school.com.cn/sql/index.asp

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:

与数据库建立连接,创建数据库文件(.sqlite文件)

创建游标(cursor)

创建数据表(table)

向数据表中插入数据

查询数据

演示代码如下:


import sqlite3

with 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())

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

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()


import pandas as pd

with 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())

(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

以上这篇Python读取和处理文件后缀为.sqlite的数据文件(实例讲解)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持PHPERZ。



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