我有多個大型 csv 檔案，我想合并并將最終表存盤在資料庫中，以便將來在 Pandas 中使用。我使用 Pandas 讀取它們并將它們作為單獨但相似的表存盤到 Sqlite 資料庫中。
我想通過 SQL 字串（垂直）合并行，然后在 Pandas 中使用它們進行更多分析。我想知道當我們處理大檔案并且記憶體有限 (16GB) 時，在 Pandas 和 SQL 之間來回切換是否是一個好習慣？
我的代碼也給了我一個錯誤，我不確定是否存在語法問題或更重要的東西我在這里遺漏了。
from sqlalchemy.sql import text
engine = create_engine('sqlite:///C:\\master.db', echo=False)
string = text("""SELECT * INTO Flows FROM (select * from "f2007-08" UNION select * from "f2009-10")""")
engine.execute(string)
uj5u.com熱心網友回復：
這不是將查詢結果插入另一個表的正確語法。
它是 INSERT INTO tablename SELECT ...
string = text("""
INSERT INTO Flows
select * from "f2007-08"
UNION
select * from "f2009-10"
""")
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