然后 ， 可以简单地调用数据帧的to_sql()方法将其保存到数据库中 。
df_skill.to_sql('SKILL', con)就这样 ， 我们甚至不需要预先创建表 ， 列的数据类型和长度都会被推断出来 。 当然 ， 如果你想的话 ， 仍然可以事先定义它 。
然后 ， 假设我们要连接表USER和SKILL ， 并将结果读入Pandas数据框 。 它也是无缝的 。
df = pd.read_sql('''SELECT s.user_id, u.name, u.age,s.skillFROM USER u LEFT JOIN SKILL s ON u.id= s.user_id''', con)
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【隐藏彩蛋：你知道python有一个内置的数据库吗？】让我们把结果写到一个名为USER_SKILL的新表中：
df.to_sql('USER_SKILL', con)然后 ， 还可以使用SQL客户机检索表 。
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本文介绍了如何使用Python内置库sqlite3在SQLite数据库中创建和操作表 。 当然 ， 它也支持更新和删除 ， 你可以自己尝试一下 。
最重要的是 ， 我们可以轻松地将表从SQLite数据库读入Pandas数据帧 ， 反之亦然 。 这使我们能够更容易地与轻量级关系数据库进行交互 。 此外 ， SQLite没有身份验证 ， 因为一切都需要是轻量级的 。
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图源：unsplash
Python中隐藏着许多惊喜 。 它们并不是故意藏起来 ， 只是因为Python中存在太多现成的特性以至于人们无法发现 。 去探索Python中更多令人惊讶的特性 ， 享受它们吧！
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