背景介绍

随着数据量的增长，传统的文件处理方式逐渐无法满足后台服务的需求。本项目采用Python的pandas库，实现对CSV文件的数据读取、存储、处理和展示。系统支持本地数据库存储，实现数据的持久化和可视化展示。

思路分析

本项目的核心目标是将CSV文件转换为pandas DataFrame并存储至本地数据库。关键步骤包括：
1. 文件读取：使用pandas.read_csv读取CSV文件，确保列名与实际数据一致
2. 数据处理：验证数据格式，处理缺失值、异常值
3. 数据存储：使用SQLite数据库存储最终结果
4. 数据展示：通过HTML表格渲染结果

代码实现

import pandas as pd
import sqlite3

def read_csv_and_save_to_db(file_path, db_name="data.db"):
    try:
        df = pd.read_csv(file_path)
        print("读取成功，包含以下列：", df.columns.tolist())
        print("数据展示中，列名为：", df.columns)

        # 存储数据到SQLite数据库
        conn = sqlite3.connect(db_name)
        df.to_sql(file_path, if_exists='replace', index=False, con=conn)
        conn.close()

        print("数据已保存到SQLite数据库。")
    except FileNotFoundError:
        print("文件路径错误，无法读取文件。")
    except pd.errors.ParserError:
        print("解析CSV文件时出现错误，尝试重新解析。")
    except Exception as e:
        print(f"读取CSV文件时发生异常：{e}")

# 示例调用
read_csv_and_save_to_db("C:/data.csv")

总结

本项目通过Python的pandas库实现了CSV文件的读取与存储，并使用SQLite数据库实现数据持久化。关键技术点包括：
– 文件读写处理（使用pandas的read_csv方法）
– 数据格式验证与异常处理
– 数据存储与持久化机制
– 浏览器数据可视化处理（模拟HTML表格渲染）

该项目实现了数据的高效处理，支持本地存储和浏览器展示，适用于需要持久化处理的后台服务场景。