好不容易搜集到所需的大量资料，经过一连串的资料清理、格式化、排序与筛选等前置操作，为了后续的应用及分析，想必都会写入资料库中来留存，Pandas套件当然也提供了相关的方法(Method)，让开发人员除了可以将PandasDataFrame中的资料存入资料库外，相对的，也能够透过SQL语法读取资料库中的资料。本文就以Kaggle网站的年富比士亿万富翁资料集(Billionaire.csv)为例，模拟如何将PandasDataFrame中的资料存入SQLite资料库，以及透过自订SQL语法来读取资料库的资料。重点包含：建立SQLite资料库与资料表PandasDataFrame存入SQLite资料库PandasDataFrame读取SQLite资料库一、建立SQLite资料库与资料表SQLite是一个免费的轻量型关联式资料库，相较于其它大型的企业级资料库，无需伺服端的安装，就可以在用户端直接使用，对于小型的应用程式非常适合。除此之外，Python也内建了SQLite模组(Module)，在专案中直接引用即可，如下范例：而Pandas套件则需利用以下指令安装：才能够在专案中进行引用，如下范例：接着，就可以通过Pandas套件的read_csv()方法(Method)，来读取下载下来的资料集了，如下范例：执行结果其中，包含了Name(姓名)、NetWorth(净值)、Country(国家)、收入来源(Source)及排名(Rank)栏位。而要将PandasDataFrame中的资料存入SQLite资料库，就需要先建立资料库与资料表，这时候利用sqlite3模组(Module)即可达成，如下范例：以上的动作说明如下：connect()-同时建立资料库与连线cursor()-建立资料库操作指标execute()-执行新增资料表的SQL指令
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