使用SQLAlchemy将Pandas DataFrames导出到SQLite

发布时间:2020-12-15 14:16:45编辑:admin阅读(273)

    一、概述

    在进行探索性数据分析时 (例如,在使用pandas检查COVID-19数据时),通常会将CSV,XML或JSON等文件加载到 pandas DataFrame中。然后,您可能需要对DataFrame中的数据进行一些处理,并希望将其存储在关系数据库等更持久的位置。

    本教程介绍了如何从CSV文件加载pandas DataFrame,如何从完整数据集中提取一些数据,然后使用SQLAlchemy将数据子集保存到SQLite数据库 。

     

    二、配置开发环境

    确保已安装Python 3。截至目前, Python 3.8.2Python的最新版本。

    在本教程中,我们还将使用:

    使用以下命令将上述代码库安装到新的 Python虚拟环境中

    pip3 install pandas sqlalchemy

     

    现在,我们的开发环境已准备好下载示例COVID-19数据集,将其加载到pandas DataFrame中,对其进行一些分析,然后保存到SQLite数据库中。

     

    三、获取COVID-19数据

    在您的网络浏览器中, 下载关于当今全球COVID-19病例地理分布页面的数据下载。它看起来应类似于以下屏幕截图。

    1.png

     

     

     应该有一个以CSV格式下载数据的链接,但是该组织在过去几周内多次更改了页面布局,这使得很难找到Excel(XLSX)以外的格式。如果您在获取CSV版本时遇到问题,只需从GitHub下载版本即可,该版本 与2020年12月10日下载的副本挂钩。

     

    四、将CSV导入pandas

    原始数据位于CSV文件中,我们需要通过pandas DataFrame将其加载到内存中。

    REPL准备执行代码,但是我们首先需要导入pandas库,以便可以使用它。

    from pandas import read_csv
    
    df = read_csv("data.csv", encoding="ISO-8859-1")

    现在将数据加载到df作为pandas DataFrame 类实例的变量中 。

    count在此DataFrame上运行该函数时,我们会发现它具有61048行。

    from pandas import read_csv
    
    df = read_csv("data.csv", encoding="ISO-8859-1")
    print(df.count())

    执行输出:

    dateRep                                                       61048
    day                                                           61048
    month                                                         61048
    year                                                          61048
    cases                                                         61048
    deaths                                                        61048
    countriesAndTerritories                                       61048
    geoId                                                         60777
    countryterritoryCode                                          60929
    popData2019                                                   60929
    continentExp                                                  61048
    Cumulative_number_for_14_days_of_COVID-19_cases_per_100000    58173
    dtype: int64

    接下来,我们将采用这组61048行数据,并仅切出与美国有关的行。

     

    从原始数据帧创建新的数据帧

    我们可以使用pandas函数将单个国家/地区的所有数据行匹配countriesAndTerritories到与所选国家/地区匹配的列。

    from pandas import read_csv
    
    df = read_csv("data.csv", encoding="ISO-8859-1")
    # print(df.count())
    
    save_df = df[df['countriesAndTerritories']=="United_States_of_America"]
    print(save_df)

    save_df变量包含数据的较小的子集。您可以通过自己打印来找出其中的内容:

    您应该看到类似以下输出的内容:

    dateRep  ...  Cumulative_number_for_14_days_of_COVID-19_cases_per_100000
    58197  10/12/2020  ...                                         794.356027         
    58198  09/12/2020  ...                                         784.195114         
    58199  08/12/2020  ...                                         769.896719         
    58200  07/12/2020  ...                                         762.794473         
    58201  06/12/2020  ...                                         757.944062         
    ...           ...  ...                                                ...         
    58538  04/01/2020  ...                                                NaN         
    58539  03/01/2020  ...                                                NaN         
    58540  02/01/2020  ...                                                NaN         
    58541  01/01/2020  ...                                                NaN         
    58542  31/12/2019  ...                                                NaN         
    
    [346 rows x 12 columns]


    原始61048行中有346行数据。让我们继续将此子集保存到SQLite关系数据库中。

     

    将DataFrame保存到SQLite

    我们将使用SQLAlchemy创建与新SQLite数据库的连接,在此示例中,该数据库将存储在名为的文件中save_pandas.db。当然,您可以使用所需的任何名称在任何位置保存文件,而不仅是在执行Python REPL的目录中保存。

    首先create_enginesqlalchemy 库中导入函数。

    使用导入的create_engine函数创建连接,然后connect在其上调用方法。

    from pandas import read_csv
    
    df = read_csv("data.csv", encoding="ISO-8859-1")
    # print(df.count())
    
    save_df = df[df['countriesAndTerritories']=="United_States_of_America"]
    # print(save_df)
    
    from sqlalchemy import create_engine
    engine = create_engine('sqlite:///save_pandas.db', echo=True)
    sqlite_connection = engine.connect()

    我们设置echo=True为查看来自数据库连接的所有输出。连接成功后,您将看到类似于以下的输出:

    2020-12-11 16:30:21,542 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine SELECT CAST('test plain returns' AS VARCHAR(60)) AS anon_1
    2020-12-11 16:30:21,543 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine ()
    2020-12-11 16:30:21,544 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine SELECT CAST('test unicode returns' AS VARCHAR(60)) AS anon_1
    2020-12-11 16:30:21,545 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine ()

     

    使用您要创建的表名的字符串设置变量名。然后to_sql 在save_df对象上调用该方法时使用该变量,这是我们的pandas DataFrame,它是原始数据集的子集,从原始7320中筛选出89行。

    请注意,在这种情况下,如果表已经存在于数据库中,我们将失败。您可以在该程序的更强大的版本中更改if_existsreplace 或append添加自己的异常处理。查看 pandas.DataFrame.to_sql 文档,以获取有关您的选项的详细信息。

    # !/usr/bin/python3
    # -*- coding: utf-8 -*-
    from pandas import read_csv
    
    df = read_csv("data.csv", encoding="ISO-8859-1")
    # print(df.count())
    
    save_df = df[df['countriesAndTerritories']=="United_States_of_America"]
    # print(save_df)
    
    from sqlalchemy import create_engine
    engine = create_engine('sqlite:///save_pandas.db', echo=True)
    sqlite_connection = engine.connect()
    
    sqlite_table = "Covid19"
    save_df.to_sql(sqlite_table, sqlite_connection, if_exists='fail')
    sqlite_connection.close()

    执行输出:

    2020-12-11 16:31:11,484 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine SELECT CAST('test plain returns' AS VARCHAR(60)) AS anon_1
    2020-12-11 16:31:11,484 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine ()
    2020-12-11 16:31:11,485 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine SELECT CAST('test unicode returns' AS VARCHAR(60)) AS anon_1
    2020-12-11 16:31:11,485 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine ()
    2020-12-11 16:31:11,489 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine PRAGMA main.table_info("Covid19")
    2020-12-11 16:31:11,489 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine ()
    2020-12-11 16:31:11,490 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine PRAGMA temp.table_info("Covid19")
    2020-12-11 16:31:11,490 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine ()
    2020-12-11 16:31:11,492 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine 
    CREATE TABLE "Covid19" (
        "index" BIGINT, 
        "dateRep" TEXT, 
        day BIGINT, 
        month BIGINT, 
        year BIGINT, 
        cases BIGINT, 
        deaths BIGINT, 
        "countriesAndTerritories" TEXT, 
        "geoId" TEXT, 
        "countryterritoryCode" TEXT, 
        "popData2019" FLOAT, 
        "continentExp" TEXT, 
        "Cumulative_number_for_14_days_of_COVID-19_cases_per_100000" FLOAT
    )
    
    
    2020-12-11 16:31:11,492 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine ()
    2020-12-11 16:31:11,506 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine COMMIT
    2020-12-11 16:31:11,507 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine CREATE INDEX "ix_Covid19_index" ON "Covid19" ("index")
    2020-12-11 16:31:11,507 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine ()
    2020-12-11 16:31:11,516 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine COMMIT
    2020-12-11 16:31:11,519 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine BEGIN (implicit)
    2020-12-11 16:31:11,524 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine INSERT INTO "Covid19" ("index", "dateRep", day, month, year, cases, deaths, "countriesAndTerritories", "geoId", "countryterritoryCode", "popData2019", "continentExp", "Cumulative_number_for_14_days_of_COVID-19_cases_per_100000") VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
    2020-12-11 16:31:11,525 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine ((58197, '10/12/2020', 10, 12, 2020, 220025, 3124, 'United_States_of_America', 'US', 'USA', 329064917.0, 'America', 794.35602672), (58198, '09/12/2020', 9, 12, 2020, 217344, 2564, 'United_States_of_America', 'US', 'USA', 329064917.0, 'America', 784.1951137), (58199, '08/12/2020', 8, 12, 2020, 197334, 1433, 'United_States_of_America', 'US', 'USA', 329064917.0, 'America', 769.89671919), (58200, '07/12/2020', 7, 12, 2020, 173432, 1111, 'United_States_of_America', 'US', 'USA', 329064917.0, 'America', 762.79447316), (58201, '06/12/2020', 6, 12, 2020, 211933, 2203, 'United_States_of_America', 'US', 'USA', 329064917.0, 'America', 757.94406245), (58202, '05/12/2020', 5, 12, 2020, 231930, 2680, 'United_States_of_America', 'US', 'USA', 329064917.0, 'America', 746.87056354), (58203, '04/12/2020', 4, 12, 2020, 214747, 2481, 'United_States_of_America', 'US', 'USA', 329064917.0, 'America', 735.98730065), (58204, '03/12/2020', 3, 12, 2020, 203311, 3190, 'United_States_of_America', 'US', 'USA', 329064917.0, 'America', 727.86519506)  ... displaying 10 of 346 total bound parameter sets ...  (58541, '01/01/2020', 1, 1, 2020, 0, 0, 'United_States_of_America', 'US', 'USA', 329064917.0, 'America', None), (58542, '31/12/2019', 31, 12, 2019, 0, 0, 'United_States_of_America', 'US', 'USA', 329064917.0, 'America', None))
    2020-12-11 16:31:11,527 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine COMMIT
    2020-12-11 16:31:11,535 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table' ORDER BY name
    2020-12-11 16:31:11,535 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine ()


     

    我们可以通过sqlite3命令行查看器查看数据,以确保将其正确保存到SQLite文件中。

    通过Navicat软件,打开save_pandas.db文件名的命令来访问数据库。然后,使用标准的SQL查询从Covid19表中获取所有记录。

    1.png

     

     

    打开表Covid19,执行sql语句

    select * from Covid19;

    效果如下:

     1.png

     

     

     countriesAndTerritories列匹配的 所有数据United_States_of_America都在那里!我们已成功将数据从DataFrame导出到SQLite数据库文件中。

     

    下一步是什么?

    我们只是将数据从CSV导入到pandas DataFrame中,选择了该数据的一个子集,然后将其保存到关系数据库中。

    您应该看一下“ 通过研究COVID-19数据学习熊猫” 教程,以了解有关如何从较大的DataFrame中选择数据子集的更多信息,或者访问pandas页面,以获取Python社区其他成员提供的更多教程。

    您还可以通过阅读Full Stack Python目录表来了解Python项目中下一步的代码 。

     

    本文参考链接:

    https://www.fullstackpython.com/blog/export-pandas-dataframes-sqlite-sqlalchemy.html


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