您可以使用以下方法将CSV列导入SQL表格,而无需使用Sqlcmd:
import pandas as pd
import sqlalchemy
# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')
# 连接到SQL数据库
engine = sqlalchemy.create_engine('mysql://username:password@localhost/mydatabase')
# 将数据写入SQL表格
data.to_sql('mytable', con=engine, if_exists='replace', index=False)
请确保您已安装pandas和sqlalchemy库。上述示例假设您正在连接到MySQL数据库,您需要将username
,password
和mydatabase
替换为您自己的数据库凭据和数据库名称。
SSIS是一个功能强大的ETL(Extract, Transform, Load)工具,可用于导入和导出数据。您可以使用SSIS的数据流任务来将CSV文件的列导入SQL表格。
首先,创建一个新的SSIS项目并添加一个数据流任务。在数据流任务中,添加一个Flat File Source连接到CSV文件,并配置列和数据类型。
然后,添加一个OLE DB Destination连接到目标SQL表格,并映射源列到目标列。您可以选择在目标表格中创建新表格,或者使用已存在的表格。
最后,运行SSIS包来导入CSV列到SQL表格。
这是一种基于GUI的方法,不需要编写代码。
这些是不使用Sqlcmd将CSV列导入SQL表格的两种常用方法,您可以根据自己的需求选择其中一种。
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