sons dataStory

Pandas  객체인 Series, DataFrame 형식의 객체는 다음 함수를 사용하여 sqlite에 저장 하고 읽을 수 있습니다. 이를 위해서는   SQlite와 python  참조 절차는 다음과 같습니다. 1) 저장할 DB로의 연결 con=sqlite3.connect("C:/~/stock.db") 2) 그 파일내에 모든 명렬을 실행할 커서를 생성 cur=con.cursor() 3) dataframe 객체를 연결된 db파일내에 저장하기 위해 다음 함수를 사용합니다. 객체명.to_sql('저장할 객체이름', con) 이 함수에 의해 저장된 객체는 연결된 db내에 테이블로 저장됩니다. 다음으로 두개의 테이블이 생성됩니다. sila.to_sql('silragen', con) dat['kospi'].to_sql('kospi', con) 4) 저장된 테이블을 보기 위해서는 다음 함수를 사용합니다. pd.read_sql("select * from 테이블 이름", con) 예) pd.read_sql("select * from silragen", con) pd.read_sql("select * from kospi", con) DataFrame.to_sql(name, con, schema = None , if_exists= 'fail' , index= True , index_label= None , chunksize= None , dtype= None ) name: 테이블 이름 con: connect 객체 schema : 미리 정해진 데이터 구조를 나타내는 것으로 sql의 타입을 나타냅니다. 기본값은 sqlite입니다. if_exists: 저장할 테이블이 존재하는 경우에 어떻게 대응할 지를 지정합니다. 인자값은 {'fail', 'replace', 'ap

python과 sqlite의 연결 python과 sqlite의 연결을 위해 python의 sqlite3 모듈을 사용합니다. SQlite는 별도의 서버가 필요하지 않습니다. 그러므로 다음과 같이 간단히 두 언어의 연결이 이루어 집니다. sqlite의 운영은 다음 과정으로 이루어집니다. 1) 선택한 데이터베이스에 대한 연결 : connection 2) 데이터 전달을 위한 커서 설정: cursor 3) SQL을 이용해 데이터를 조작: 상호작용 4) SQL 조작을 데이터에 적용한 후 이를 영구적으로 반영(커밋) 5) 그러한 조작을 중단(롤백) 상호작용이 발생하기 전의 상태로 데이터를 되돌리도록  연결에 지시 6) 데이터 베이스에 대한 연결을 닫음: close conn=sqlite3.connect("C:/~/test.db") cur=conn.cursor() #table 생성 cur.execute('''create table ex1(id integer primary key, name text, phone text, email text unique, password text)''') #연결 닫기 conn.close() #생성한 데이블 삭제 cur.execute('''drop table ex1''') conn.commit() #commit() 명령은 테이블이 아닌 연결된 db(여기서는 conn)차원에서 이루어집니다. #다음은 동일한 db에서 테이블을 생성하고 데이터를 입력합니다. conn=sqlite3.connect("C:/Users/hp/Documents/stock/DB/test.db") cur=conn.cursor() cur.execute('''create table ex1(id integer primary key, name text, phone text, email text uni