关于python：pandas.DataFrame.to_sql的进度条

Progress bar for pandas.DataFrame.to_sql

我想将数据从大型csv文件迁移到sqlite3数据库。

我使用pandas在Python 3.5上的代码：

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con = sqlite3.connect(DB_FILENAME)
df = pd.read_csv(MLS_FULLPATH)
df.to_sql(con=con, name="MLS", if_exists="replace", index=False)

是否可以打印执行to_sql方法的当前状态(进度条)？

我查看了关于tqdm的文章，但没有找到如何做到这一点。

Unfortuantely DataFrame.to_sql不提供chunk-by-chunk回调，这是tqdm更新其状态所需要的。但是，您可以按块处理数据帧块：

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import sqlite3
import pandas as pd
from tqdm import tqdm

DB_FILENAME='/tmp/test.sqlite'

def chunker(seq, size):
# from http://stackoverflow.com/a/434328
return (seq[pos:pos + size] for pos in xrange(0, len(seq), size))

def insert_with_progress(df, dbfile):
con = sqlite3.connect(dbfile)
chunksize = int(len(df) / 10) # 10%
with tqdm(total=len(df)) as pbar:
for i, cdf in enumerate(chunker(df, chunksize)):
replace ="replace" if i == 0 else"append"
cdf.to_sql(con=con, name="MLS", if_exists=replace, index=False)
pbar.update(chunksize)

df = pd.DataFrame({'a': range(0,100000)})
insert_with_progress(df, DB_FILENAME)

注意我在这里生成DataFrame inline是为了拥有一个没有依赖性的完整可行的例子。

结果令人惊叹：

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