当Excel遇到大数据问题，是时候用Python来拯救了

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与从事分析工作的人交谈，他们会告诉你他们对Excel的爱恨情仇：

Excel能做很多事情；当涉及到更大的数据集时，这简直是一种痛苦。数据需要很长时间才能加载，在你意识到机器的内存耗尽之前，整个事情就变得无法管理了。更不用说Excel最多只能支持1,048,576行。

如果有一种简单的方法，那就是将数据传输到SQL数据库中进行分析。这就是Python拯救世界的方式。

Python中的SQL

首先，让我们研究一下在Python中使用SQL时最流行的选项:MySQL和SQLite。

MySQL有两个流行的库:PyMySQL和MySQLDb;而SQLite有SQLite3。

SQLite就是所谓的嵌入式数据库，这意味着它在我们的应用程序中运行，因此不需要先在某个地方安装它(不像MySQL)。

这是一个重要的区别;在我们寻求快速数据分析的过程中起着关键作用。因此，我们将继续学习如何使用SQLite。

在Python中设置SQLite

我们需要做的第一件事是导入库：

import sqlite3 

然后，我们需要确定是否要在任何地方保存这个数据库，还是在应用程序运行时将它保存在内存中。

如果决定通过导入任何数据来实际保存数据库，那么我们必须给数据库一个名称，例如' FinanceExplainedDb '，并使用以下命令：

dbname = 'FinanceExplainedDb' 
conn = sqlite3.connect(dbname + '.sqlite') 

另一方面，如果我们想把整个东西保存在内存中，并在完成后让它消失，我们可以使用以下命令：

conn = sqlite3.connect(':memory:') 

至此，SQLite已经全部设置好，可以在Python中使用了。假设我们在Table 1中加载了一些数据，我们可以用以下方式执行SQL命令：

cur = conn.cursor() 
cur.execute('SELECT * FROM Table1') 
for row in cur: 
    print(row) 

现在让我们探索如何通过使用pandas的应用程序使数据可用。

使用pandas加载数据

假设我们已经有了数据，我们想要进行分析，我们可以使用Pandas库来做这件事。

首先，我们需要导入pandas库，然后我们可以加载数据：

import pandas as pd 
#if we have a csv file 
df = pd.read_csv('ourfile.csv') 
#if we have an excel file 
df = pd.read_excel('ourfile.xlsx') 

一旦我们加载数据，我们可以把它直接放入我们的SQL数据库与一个简单的命令：

df.to_sql(name='Table1', con=conn) 

如果在同一个表中加载多个文件，可以使用if_exists参数：

df.to_sql(name='Table1', con=conn, if_exists='append') 

在处理较大的数据集时，我们将无法使用这个单行命令来加载数据。我们的应用程序将耗尽内存。相反，我们必须一点一点地加载数据。在这个例子中，我们假设每次加载10,000行：

chunksize = 10000 
for chunk in pd.read_csv('ourfile.csv', chunksizechunksize=chunksize): 
    chunk.to_sql(name='Table1', con=conn, if_exists='append') 

把所有的东西放在一起