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「建立資料庫:負責設計、建置與維護組織的資料庫系統,確保資料準確性與完整性,並支援各部門業務運作。此角色需具備良好的數據分析能力及熟悉資料庫管理系統(如MySQL、Oracle等),同時需具備優秀的跨部門協作能力及溝通技巧,以促進資料共享與整合。在台灣職場,需應對快速變化的商業需求,並懂得遵循相關法規與標準以確保資料安全性。此職位對細節的敏感度和問題解決能力亦尤為重要。」
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Mike Ku

Learn Code With Mike品牌創辦人

2021/12/30

快速掌握Pandas套件寫入SQLite資料庫的重要方法
本文就以Kaggle網站的2021年富比士億萬富翁資料集(https://www.kaggle.com/roysouravcu/forbes-billionaires-of-2021 )為例,模擬如何將Pandas DataFrame中的資料存入SQLite資料庫。
Q:SQLite如何建立資料庫與資料表?
SQLite是一個免費的輕量型關聯式資料庫,相較於其它大型的企業級資料庫,無需伺服端的安裝,就可以在用戶端直接使用,對於小型的應用程式非常適合。
除此之外,Python也內建了SQLite模組(Module),在專案中直接引用即可,如下範例:
import sqlite3
而Pandas套件則需利用以下指令安裝:
$ pip install pandas
才能夠在專案中進行引用,如下範例:
import pandas as pd
import sqlite3
接著,就可以透過Pandas套件的read_csv()方法(Method),來讀取下載下來的資料集了,如下範例:
import pandas as pd
import sqlite3
df = pd.read_csv('Billionaire.csv') #讀取CSV資料集檔案
print(df)
其中,包含了Name(姓名)、NetWorth(淨值)、Country(國家)、收入來源(Source)及排名(Rank)欄位。而要將Pandas DataFrame中的資料存入SQLite資料庫,就需要先建立資料庫與資料表,這時候利用sqlite3模組(Module)即可達成,如下範例:
import pandas as pd
import sqlite3
df = pd.read_csv('Billionaire.csv')
conn = sqlite3.connect('billionaire.db') #建立資料庫
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('CREATE TABLE Billionaire(Name, NetWorth, Country, Source, Rank)') #建立資料表
conn.commit()
以上的動作說明如下:
1.connect()-同時建立資料庫與連線
2.cursor()-建立資料庫操作指標
3.execute()-執行新增資料表的SQL指令
4.commit()-確認完成
而要檢查是否建立成功,可以下載DB Browser for SQLite工具( https://sqlitebrowser.org/dl/ ),點擊「打開資料庫」,選擇剛剛所建立的SQLite資料庫檔(billionaire.db),就可以看到其中的資料表(Billionaire)。
Q:Pandas DataFrame如何存入SQLite資料庫?
有了資料庫與資料表後,利用Pandas DataFrame的to_sql()方法(Method),就能夠將資料寫入SQLite資料庫,如下範例:
df = pd.read_csv('Billionaire.csv')
conn = sqlite3.connect('billionaire.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('CREATE TABLE Billionaire(Name, NetWorth, Country, Source, Rank)')
conn.commit()
#如果資料表存在,就寫入資料,否則建立資料表
df.to_sql('Billionaire', conn, if_exists='append', index=False)
以上的Pandas DataFrame的to_sql()方法(Method)包含4個關鍵字參數(Keyword Argument),分別為「寫入的資料表名稱」、「連線」、「資料表已存在該如何操作」及「是否寫入Pandas DataFrame索引值」,而其中的「if_exists='append'」意思就是資料表已存在,則將資料直接寫入。
開啟DB Browser for SQLite工具,選擇Billionaire資料表後,切換到Browse Data(瀏覽資料)頁籤,即可看到Pandas DataFrame中的資料成功寫入。
如果想要學習更多的Python應用教學,歡迎前往Learn Code With Mike(https://www.learncodewithmike.com/2021/05/pandas-and-sqlite.html
)網站觀看更多精彩內容。
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使用 MariaDB 成為全方位資料庫管理者
課程介紹 MariaDB 是開源的資料庫管理系統,為 MySQL 的分支版本,因此高度兼容於 MySQL,自從 MySQL 被 Oracle 收購後,許多企業都轉投 MariaDB 懷抱,包括知名企業如 Google、Facebook 都從 MySQL 轉換到 MariaDB。 這門課程旨在提供學員完整的 MariaDB 資料庫管理和開發知識,從安裝和啟動管理開始,逐步深入介紹資料庫語法、權限管理、定義語言、操作語言等重要主題。 在課程初期,學員將學習到定向資料庫與非定向資料庫的差異,並探索 MySQL 和 MariaDB 之間的區別。此外,你將學習在 Windows 和 Linux 系統上安裝 MariaDB 的方法。 隨著課程的進展,我們將介紹 SQL 命令結構、注意事項和資料型態,使你能夠熟悉 SQL 語法並運用它們來操作資料庫。 本課程還包括資料庫權限管理、定義語言、操作語言、運算單元、搜尋、常見函數、群組化概念、關聯式資料庫設計、資料匯入匯出、備份管理、View 的概念與實作、Store Procedure 的概念與實作以及觸發器的概念與實作等主題。 透過這門課程,你將獲得在 MariaDB 中管理和開發資料庫所需的實用技能和知識,並能應用於實際情境中。無論是初學者還是有一定經驗的開發者,都能從中受益並提升對資料庫的理解與應用能力。 課程特色 全面深入的 MariaDB 學習:涵蓋安裝、管理、操作語言、資料庫設計等主題。 實例操作與應用案例:透過實際操作和案例學習,深入理解 MariaDB 的應用。 從做中學課程中會有實例操作,並且會隨後提供解答,讓學員可以依照操作來學到更多。 這堂課適合誰 1.想成為資料庫管理員的人 2.軟體工程師與開發人員 3. 科技領域的資料處理工作者 4.想學習資料庫但對資料完全沒概念者 課程大綱 第1章 資料庫安裝、啟動管理 定向資料庫 vs 非定向資料庫 MySQL 跟 MariaDB的差異 Windows 安裝 MariaDB Mac 安裝 MariaDB Linux 安裝 MariaDB 第2章 資料庫語法基本介紹 SQL 命令結構 SQL 敘述注意事項 SQL 註解 SQL 資料型態 第3章 控制資料庫權限管理-DCL 資料庫與資料表的權限設計概念 新增、刪除、修改使用者權限 實例操作遠端、本地端用戶的差別 第4章 定義資料庫結構-DDL 資料庫的建立與刪除 資料表的建立與刪除 資料表欄位屬性的設定 索引、主鍵的概念與實作 第5章 處理資料庫指令-DML 搜尋、新增、刪除、修改 概念介紹 搜尋、新增、刪除、修改 實作 第6章 資料庫運算單元介紹 加減乘除的應用 比較運算單元的應用 資料庫對於空值的處理 第7章 資料庫搜尋詳解 In、Between 邏輯判斷介紹 模糊搜尋 正則表達式 第8章 資料庫常見函數 數值相關常見函數 字串相關常見函數 時間相關常見函數 第9章 群組化概念與實作 群組化概念介紹 群組化的基本操作 聚合函數的應用 實例操作應用 第10章 關聯式資料庫的設計  關聯式資料庫設定概念  外部鍵約束  資料表合併概念  交叉結合、內部結合、外部結合 第11章 資料庫匯入匯出  指令列大型資料匯入  SQL大型資料匯入  指令列大型資料匯出  SQL大型資料匯出  金融數據合併實例操作  金融大數據搜尋優化實例 第12章 資料庫備份管理  資料庫備份 實例操作  資料庫還原 實例操作
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