Numpy & Pandas : DataFrame 객체 -> Sqlite3 DB에 저장

Data 입력 형태 : Dict or list, tuple

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import pandas as pd

raw_data = {'col0': [1, 2, 3, 4], 'col1': [10, 20, 30, 40], 'col2':[100, 200, 300, 400]}

df = DataFrame(raw_data)

print(display(df))

"""
Out[5]:         

col0 col1 col2
0  1   10   100
1  2   20   200
2  3   30   300
3  4   40   400
"""

위의 방법은 딕셔너리 형태를 저장!!!

딕셔너리 형태로 저장한다면, columns을 중심으로 저장하게 된다.

 

import pandas as pd

raw_data = [[1, 10, 100], [2, 20, 200], [3, 30, 300], [4, 40, 400]]

df = DataFrame(raw_data, columns = ['col0', 'col1', 'col2'])

print(display(df))

"""
Out[5]:         

col0 col1 col2
0  1   10   100
1  2   20   200
2  3   30   300
3  4   40   400
"""

위의 방법은 list or tuple를 data로 input!!

list or tuple 형태로 저장한다면, rows을 중심으로 저장하게 된다.

 

 

 

df.to_sql ( sql 테이블 이름, con)

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import sqlite3

con = sqlite3.connect("c:/Users/Jason/kospi.db")

df.to_sql('test', con)

이는 DataFrame을 con을 이용하여, sqlite로 저장하는 방법이다.

DataFrame의 method ,to.sql (sql의 table 이름, con) 로 저장한다.

 

밑은 DataFrame의 to_sql의 속성을 보여준다.

 

DataFrame.to_sql(name, con, flavor='sqlite', schema=None, \ 
if_exists='fail', index=True, index_label=None, chunksize=None, dtype=None)

 

https://wikidocs.net/5332

위키독스

 

속성에 대한 자세한 설명은 이 쪽을 참고한다.