Excel 통합 문서에서 SQLite 데이터베이스 생성.

데이터베이스는 서로 관련된 데이터가 있는 행과 열의 조직화된 모음입니다. Excel 워크시트가 있고 SQL을 사용하여 쿼리하고 싶을 때가 있습니다. 이 게시물은 Pandas를 사용하여 Excel 시트에서 SQLite 데이터베이스를 만드는 과정을 안내합니다. 그럼 바로 시작하겠습니다.

1단계: Pandas에 데이터 세트 로드

Excel에서 Pandas로 데이터 세트를 로드하려면 다음 명령을 사용하십시오.

   ```python 
      import pandas as pd 
      import sqlite3
      df=pd.read_excel('path to file')```

Import pandas as pd는 python에게 pandas 데이터 분석 라이브러리를 현재 환경으로 가져오라고 지시합니다. 코드의 pd 부분은 pandas에게 별칭 pd를 제공하도록 Python에 지시합니다. 이것은 pd를 입력하여 pandas를 사용할 수 있음을 의미합니다. Import sqlite3는 python.df=pd.read_excel('path to file')에서 SQL 데이터베이스를 읽고 쿼리하고 쓰기 위한 SQL과 유사한 인터페이스를 제공하여 pandas에게 특정 위치에서 Excel 문서를 읽도록 지시합니다.

2단계: sqlite3.connect()를 사용하여 SQLite 데이터베이스 생성

다음 샘플 코드는 Day.db라는 빈 데이터베이스 파일을 만들고 이를 db_conn 변수에 할당합니다.

   ```db_conn=sqlite3.connect('Day.db')```

이것은 SQLite 데이터베이스 작업을 위한 인터페이스를 제공합니다.

3단계: 데이터 테이블을 생성할 SQL 코드를 실행할 커서 객체를 생성합니다.

Cursor는 쿼리 결과 집합에서 SQLite 문을 실행하는 메서드를 호출할 수 있는 인스턴스입니다. 즉, SQLite 데이터베이스에서 SQL 쿼리를 실행하기 위한 연결을 만듭니다.

```cur=db_conn.cursor()```

4단계: 테이블 만들기

새로운 열인 Day와 Sum이 있는 DayofWeeek라는 테이블을 생성하는 데 사용되는 명령입니다. 각 열의 데이터 유형은 열 이름 오른쪽에 지정됩니다.

```create_table="CREATE TABLE DayofWeek(Day TEXT,Sum INT)```

열 이름은 데이터 프레임에 저장된 이름과 일치해야 합니다.

6단계: pandas 데이터 프레임에서 SQL 테이블로 이동

.to_sql 명령은 데이터 프레임에 저장된 레코드를 SQL 데이터베이스에 쓰는 데 사용됩니다. DayofWeek는 생성된 SQL 테이블의 이름을 지정합니다.
if_exists='append'는 기존 테이블 DayofWeek.index=False에 새 값을 삽입하여 데이터 프레임 인덱스를 열로 가져오는 것을 방지합니다.

```df.to_sql('DayofWeek',db_conn,if_exists='append', index=False)```

예를 들어 pandas에서 SQL 명령을 실행할 수 있습니다.

pd.read_sql("SELECT * FROM DayofWeek",db_conn)