Python -如何根据DF和其中的数据制作SQL "Create Table“语句？

在Python中，可以使用pandas库来处理数据框（DataFrame）并生成SQL "Create Table"语句。下面是一个示例代码，展示了如何根据DataFrame和其中的数据制作SQL "Create Table"语句：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 28, 30],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 生成SQL "Create Table"语句
table_name = 'my_table'
create_table_sql = f"CREATE TABLE {table_name} ("
for column in df.columns:
    column_name = column
    column_type = df[column].dtype
    if column_type == 'object':
        column_type = 'VARCHAR(255)'
    elif column_type == 'int64':
        column_type = 'INT'
    elif column_type == 'float64':
        column_type = 'FLOAT'
    create_table_sql += f"{column_name} {column_type}, "
create_table_sql = create_table_sql.rstrip(', ') + ");"

print(create_table_sql)

运行以上代码，将输出如下SQL "Create Table"语句：

CREATE TABLE my_table (Name VARCHAR(255), Age INT, City VARCHAR(255));

上述代码中，首先创建了一个示例的DataFrame，然后根据DataFrame的列名和数据类型生成了SQL "Create Table"语句。在生成过程中，根据数据类型将pandas的数据类型映射为相应的SQL数据类型。示例中的映射关系为：object类型映射为VARCHAR(255)，int64类型映射为INT，float64类型映射为FLOAT。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行更复杂的映射和处理。另外，生成的SQL语句可能需要根据不同数据库的要求进行调整。

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