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使用情景:
在处理json类型的数据时,需要将最终的结果保存在sql数据库中,如果每条数据都连接一次数据库的话,入库效率太低,可以将同批次的数据整理成DataFrame类型后,再入库,效率成指数级增长。
代码实现:
- # -*- coding: utf-8 -*-
- from pandas import DataFrame, Series
-
- ses_list = []
- for i in range(10):
- num_1 = str(i) + "A"
- num_2 = str(i) + "B"
- num_3 = str(i) + "C"
- ses_list.append([num_1, num_2, num_3])
- df_data = DataFrame(ses_list, columns=['title_A', 'title_B', 'title_C'])
- # 在此处再将处理好的数据读入数据库中
- print(df_data)
结果:
- title_A title_B title_C
- 0 0A 0B 0C
- 1 1A 1B 1C
- 2 2A 2B 2C
- 3 3A 3B 3C
- 4 4A 4B 4C
- 5 5A 5B 5C
- 6 6A 6B 6C
- 7 7A 7B 7C
- 8 8A 8B 8C
- 9 9A 9B 9C
完毕!
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