Creando una base de datos sqlite desde CSV con Python

requisitos previos: 

• pandas
• SQLite

SQLite es una biblioteca de software que implementa un sistema de gestión de base de datos relacional ligero. No requiere un servidor para operar a diferencia de otros RDBMS como PostgreSQL, MySQL, Oracle, etc. y las aplicaciones interactúan directamente con una base de datos SQLite. SQLite se usa a menudo para aplicaciones pequeñas, particularmente en sistemas integrados y aplicaciones móviles. Para interactuar con una base de datos SQLite en Python, se requiere el módulo sqlite3. 

Acercarse

• Módulo de importación
• Crear una base de datos y establecer conexión-

Para establecer una conexión, usamos la función sqlite3.connect() que devuelve un objeto de conexión. Pase el nombre de la base de datos que se creará dentro de esta función. El estado completo de una base de datos SQLite se almacena en un archivo con extensión .db. Si no se especifica la ruta, la nueva base de datos se crea en el directorio de trabajo actual. 

Sintaxis:

sqlite3.connect(‘nombre_base_de_datos.db’)

• Importar csv usando read_csv()

Sintaxis:

pandas.read_csv(‘nombre_de_archivo.csv’)

• Escribe el contenido en una nueva tabla.

La función to_sql() crea una nueva tabla a partir de los registros del marco de datos. Pase el nombre de la tabla y el objeto de conexión dentro de esta función. Los nombres de las columnas de la tabla son los mismos que los del encabezado del archivo CSV. De forma predeterminada, el índice del marco de datos se escribe como una columna. Simplemente cambie el parámetro de índice a Falso para eliminar esta columna. Además, el parámetro if_exists especifica el comportamiento en caso de que ya se esté utilizando el nombre de la tabla. Puede generar un error (fallar), agregar nuevos valores o reemplazar la tabla existente.

pandas.DataFrame.to_sql(nombre_tabla, objeto_conexión, si_existe, índice )

• Revisa el contenido de la tabla-

Cree un objeto de cursor y ejecute la instrucción SELECT estándar para obtener el contenido de la tabla recién creada. 

• Conexión cercana

Archivo csv en uso: stud_data.csv

Programa:

# Import required libraries
import sqlite3
import pandas as pd
  
# Connect to SQLite database
conn = sqlite3.connect(r'C:\User\SQLite\University.db')
  
# Load CSV data into Pandas DataFrame
stud_data = pd.read_csv('stud_data.csv')
# Write the data to a sqlite table
stud_data.to_sql('student', conn, if_exists='replace', index=False)
  
# Create a cursor object
cur = conn.cursor()
# Fetch and display result
for row in cur.execute('SELECT * FROM student'):
    print(row)
# Close connection to SQLite database
conn.close()

Producción: