使用Pandas进行数据导入与数据库操作

要使用Pandas进行数据导入与数据库操作，首先需要安装Pandas库。可以使用以下命令进行安装：

```bash

pip install pandas

```

接下来，我们将通过以下步骤进行数据导入和数据库操作：

1. 读取CSV文件并将其存储在Pandas DataFrame中。

2. 将DataFrame导出为SQLite数据库文件。

3. 连接到SQLite数据库并执行查询。

4. 将查询结果保存到新的SQLite数据库文件中。

5. 关闭数据库连接。

以下是具体的代码实现：

```python

import pandas as pd

import sqlite3

# 读取CSV文件并将其存储在Pandas DataFrame中

data = pd.read_csv('input.csv')

# 将DataFrame导出为SQLite数据库文件

data.to_sql('output.db', if_exists='replace', index=False)

# 连接到SQLite数据库并执行查询

conn = sqlite3.connect('output.db')

cursor = conn.cursor()

# 查询语句示例：查询所有学生的名字和成绩

query = "SELECT name, score FROM students"

cursor.execute(query)

# 将查询结果保存到新的SQLite数据库文件中

with conn.cursor() as cursor:

cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS result (name TEXT, score REAL)")

rows = cursor.fetchall()

for row in rows:

cursor.execute("INSERT INTO result (name, score) VALUES (?, ?)", row)

# 关闭数据库连接

conn.close()

```

在这个例子中，我们首先使用`pd.read_csv()`函数读取名为`input.csv`的CSV文件，并将其存储在Pandas DataFrame中。然后，我们使用`to_sql()`函数将DataFrame导出为名为`output.db`的SQLite数据库文件。接下来，我们使用`sqlite3.connect()`函数连接到SQLite数据库，并使用`cursor.execute()`方法执行查询。最后，我们将查询结果保存到一个新的SQLite数据库文件中。