mongoDb导入数据csv 说明文档

此函数读取一个 csv 文件，假设标题在第一行，然后将内容导入到结构体数组中，其字段对应于 csv 列名称，除非替换所有 '.' 和 '_'）。

代码 号段 省区 城市 服务商 区号 邮编 区划代码 130 1300000 北京 北京 中国联通 10 100000 110100 130 1300001 江苏 常州 中国联通 519 213000 320400 130 1300002 安徽 合肥 中国联通 551 230000 340100 ................................... 199 1999976 新疆 巴州 中国电信 996 841000 652800 199 1999977 新疆 阿克苏 中国电信 997 843000 652900 199 1999978 新疆 克州 中国电信 908 845350 653000 199 1999979 新疆 石河子 中国电信 996 832000 659001

假设.json文件中存储的数据为： {"type": "Point", "link": "http://www.dianping.com/newhotel/22416995", "coordinates": [116.37256372996957, 40.39798447055443], "category": "经济型", "name": "北京荷塘山庄", "count": "278", "address": "北京市怀柔区黄花城村安四路", "price": "380"} {"type": "Point", "link": "http://www.dianping.com/newhot

CSV转JSON 该项目不依赖于其他软件包或库。 目录 描述 使用Node.js将csv文件转换为JSON文件。 输入如下文件： 名字 姓 电子邮件 性别 年龄 压缩 注册 康斯坦丁 兰斯顿 男 96 123 真正 诺拉 理由 女 32 假 例如： first_name;last_name;email;gender;age;zip;registered Constantin;Langsdon;clangsdon0@hc360.com;Male;96;123;true Norah;Raison;nraison1@wired.com;Female;32;;false 将产生： [ { " first_name " : " Constantin " , " last_name " : " Langsdon " , " email " : " clangsdon0@hc360.com " , " gender " : " Male " , " age " : " 96 " , " zip " : " 123 " , " registered "

初次使用SQLite，尝试把之前一个csv文件导进去，看了网上各种教程，大多是在SQLite shell模式下使用的，比较麻烦， 这里用了panda，就方便多了，仅作示例供参考。 第一篇开博，想不好写什么，就把这个拎上来吧。 import pandas import csv, sqlite3 conn= sqlite3.connect("dbname.db") df = pandas.read_csv('d:\\filefolder\csvname.csv') df.to_sql('tablename', conn, if_exists='append', index=False) prin

csvs到sqlite 将 CSV 文件转换为 SQLite 数据库。 使用浏览和发布该 SQLite 数据库。 基本用法： csvs-to-sqlite myfile.csv mydatabase.db 这将创建一个名为mydatabase.db的新 SQLite 数据库，其中包含一个包含 CSV 内容的表myfile 。 您可以提供多个 CSV 文件： csvs-to-sqlite one.csv two.csv bundle.db bundle.db数据库将包含两个表， one和two 。 这意味着您可以使用通配符： csvs-to-sqlite ~/Downloads/*.csv my-downloads.db 如果您将路径传递到一个或多个目录，脚本将递归搜索这些目录中的 CSV 文件并为每个目录创建表。 csvs-to-sqlite ~/path/to/d

中国城市拼音列表，里面有三千多个城市，如果需要db文件可以下载SQLite Expert Professional 3 来转换 ，希望可帮到大家

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