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「資料庫管理維護：負責設計、實施及優化資料庫系統，以確保數據的完整性和可用性。主要任務包括資料庫的定期維護、性能監控及故障排除，並與內部團隊協作以提升資訊系統效能。需具備精通SQL語言、資料庫設計及資料回復技術，同時需具備良好的跨部門協作能力、問題分析能力及溝通技巧，適應快速變化的台灣職場文化，致力於支持企業決策和業務運營的數據需求。」
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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
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