DataFrame과 sqlite

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', 'append'}이고 기본값은 'fail'입니다. 이미 테이블이 존재하는 경우
'fail' : 에러가 발생
'replace' : 기존에 존재하는 테이블을 지우고 새로 작성합니다.
'append' : 존재하는 테이블에 저장할 값들을 첨가합니다.
index: 테이블의 하나의 열에 인덱스를 추가할지 여부를 지정합니다. 기본값은 True입니다.
index_label: 인덱스 칼럼에 대한 라벨을 지정할 수 있다. 기본값은 None입니다.
chunksize : 생성된 테이블에 한번에 써지는 값들의 크기를 지정할 수 있으며 기본값은 모든 데이터들을 한번에 씁니다. 
dtype: 컬럼에 대한 SQL 타입을 파이썬 사전형식으로 넘겨줄 수 있습니다.