如何使用Python將CSV文件導入到數據庫

CSV（Comma Separated Values）是一種可讀性高、易於編輯與導入導出的文件格式，常用於存儲表格數據。在數據處理過程中，我們有時需要將CSV文件導入到數據庫中進行進一步處理和分析。Python是一種強大的編程語言，可以輕鬆實現CSV文件到數據庫的轉換。本文將介紹Python如何導入CSV文件到數據庫。

一、連接到數據庫

在將CSV文件導入到數據庫前，需要先連接到數據庫。

import psycopg2

conn = psycopg2.connect(database="mydb", user="myuser", password="mypassword", host="localhost", port="5432")
cur = conn.cursor()

二、讀取CSV文件

Python提供了csv模塊，可以方便地讀取CSV文件中的數據。

import csv

with open('data.csv', 'r') as csvfile:
    csvreader = csv.reader(csvfile)
    for row in csvreader:
        print(row)

三、創建表

在將CSV文件中的數據導入到數據庫之前，需要先創建數據庫表。

cur.execute("CREATE TABLE mytable (id INT PRIMARY KEY NOT NULL, name TEXT, age INT)")
conn.commit()

四、插入數據

將CSV文件中的數據插入到數據庫表中。

with open('data.csv', 'r') as csvfile:
    csvreader = csv.reader(csvfile)
    next(csvreader) # skip header row
    for row in csvreader:
        cur.execute("INSERT INTO mytable (id, name, age) VALUES (%s, %s, %s)", row)
    conn.commit()

五、關閉連接

數據導入完成後，不要忘記關閉數據庫連接。

cur.close()
conn.close()

六、完整代碼

import csv
import psycopg2

conn = psycopg2.connect(database="mydb", user="myuser", password="mypassword", host="localhost", port="5432")
cur = conn.cursor()
cur.execute("CREATE TABLE mytable (id INT PRIMARY KEY NOT NULL, name TEXT, age INT)")
with open('data.csv', 'r') as csvfile:
    csvreader = csv.reader(csvfile)
    next(csvreader) # skip header row
    for row in csvreader:
        cur.execute("INSERT INTO mytable (id, name, age) VALUES (%s, %s, %s)", row)
    conn.commit()
cur.close()
conn.close()

七、總結

通過Python和psycopg2庫的組合，我們可以將CSV文件中的數據快速地導入到數據庫中。同時，我們還學習了如何連接到數據庫、讀取CSV文件、創建表和插入數據等操作。以上方法不僅適用於PostgreSQL數據庫，也適用於其他常用的關係型數據庫，如MySQL和Oracle等。