Oracle安装与CSV导入：高效数据分析实战指南

【数据分析入门】oracle安装与csv导入

在数据处理过程中，我注意到当数据量很大时，Python读取数据变得相当慢。
尤其是当领导需要几个月、半年、甚至一年的数据时，这个过程会严重影响工作效率。
因此，我考虑将数据存储在数据库中，以便我可以使用Python对数据进行后处理，以提高效率。
尝试了MySQL后，发现处理大数据时仍然存在问题，所以决定安装Oracle。
在安装Oracle的时候，我下载了一个安装文件，并记下了安装过程中的主要步骤，比如安装位置、数据库名称、数据库密码等。
备查。
按照网站上的说明，我成功完成了Oracle的安装。
为了进一步增强数据处理的便利性，我安装了PL/SQLServer，类似于Python中的Anaconda，它是一个数据库编辑器，支持从CSV文件导入数据。
安装后，我通过连接到Oracle数据库成功地使用PL/SQL进行数据操作。
连接到数据库后，我可以继续创建表并导入数据。
导入CSV或TXT文件时，请确保数据库中已存在对应的表，表的列名与文件名一致，数据格式也匹配，以避免导入过程中出现数据转换问题。
导入过程。
创建表后，该表将出现在数据库中。
导入数据时，通过“Tools-TextImporter”工具选择文件并确认导入。
如果出现空白数据，您可以多次重复导入过程。
在导入置中，选择要导入的行数，通常是完全导入。
在“datatooracle”设置中，选择适当的所有者、表名，并确保列名匹配，数据导入通常会顺利完成。
如果出现数据转换错误，可能是因为日期等格式不一致，需要调整。
数据导入后，即可进行查询操作。
Oracle的查询速度快，语法简单，有利于数据分析。
同时，您还可以使用Python操作Oracle数据库，执行更复杂的数据处理任务。

python打开csv文件问题

python中有读写csv文件的包，直接导入csv即可。
使用这个python包可以轻松操作csv文件。
一些简单的用途如下。

读取文件

csv_reader=csv.reader(open('data.file',encoding='utf-8'))forrowincsv_reader:print(row)

例如有以下文件