如何将Pandas DataFrame导入SQLite表？pd读取函数导入有何差异

• 第一步：为无列名的DataFrame匹配数据库字段
  你当前加载的DataFrame默认是0/1/2/3的数字列名，需要先将列名和songs表的非自增字段名、顺序一一对应，避免写入时数据错位、字段不匹配报错：

  data.columns = ["execution_id", "song_id", "artist_id", "song_title"]
  

  注意：你现有建表代码中引用了未定义的sql_create_users_table变量，运行前需要删除该行或补充对应的建表SQL，否则会触发运行报错
• 第二步：使用pandas内置的to_sql方法完成写入
  因为songs表已经提前创建完成，需要将if_exists参数设为追加模式，不要重建表覆盖原有结构，同时关闭索引写入匹配自增主键的逻辑：

  # 传入和建表操作同一个数据库连接对象
  data.to_sql(
      name="songs",
      con=conn,
      if_exists="append",  # 向已有表追加数据，不会改动原有表结构
      index=False  # 不写入DataFrame自带的数字索引，匹配数据库自增id的设计
  )
  

  小提示：写入操作要使用和建表操作同一个数据库连接对象，避免出现连接不同步、数据未提交的问题

• 底层无本质区别：两个函数是pandas同一套文本解析引擎封装的功能，核心读取逻辑、支持的参数类型、输出结果的格式完全一致，不存在功能或性能上的根本差异。
• 仅默认参数存在区别：
  • pd.read_csv默认分隔符为半角逗号,，专门适配标准CSV格式文件
  • pd.read_table默认分隔符为半角制表符\t，最初设计用来适配TSV格式文件
• 自定义分隔符场景下完全等效：只要手动指定相同的分隔符参数，两个函数读取得到的DataFrame结果完全一致，后续写入数据库的流程没有任何区别。比如你当前用作为分隔符的场景，不管选哪个函数，只要传入sep='<SEP>'参数，读取效果完全相同。
• 实际选型建议：读标准CSV/TSV格式文件时，选择对应匹配默认分隔符的函数可以减少手动传参的操作；读自定义分隔符的文件时，两个函数可以任意选择，不需要刻意区分。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者neek98