简介：本文将详细介绍如何使用Python语言建立数据库表的代码。Python是一种高级编程语言，具有丰富的数据处理和数据库操作库，如sqlite3和pandas。在本文中，我们将使用sqlite3库来创建一个简单的数据库表，并使用pandas库来填充数据。

Python建立数据库表的代码示例：

首先，我们需要安装sqlite3库和pandas库。在命令行中输入以下命令进行安装：

python pip install sqlite3 pandas

然后，我们可以使用以下代码来创建一个数据库表：

```python import sqlite3

连接到SQLite数据库

conn = sqlite3.connect('example.db')

创建一个新的数据库操作对象

c = conn.cursor()

创建一个新表

c.execute('''CREATE TABLE stocks (date text, trans text, symbol text, qtyreal, price real)''')

提交事务

conn.commit()

关闭连接

conn.close() ```

在这个例子中，我们创建了一个名为"stocks"的新表，该表包含以下5个字段：date（日期），trans（交易类型），symbol（股票代码），qty（交易数量）和price（交易价格）。

接下来，我们可以使用以下代码来填充表中的数据：

```python import sqlite3 import pandas as pd

连接到SQLite数据库

conn = sqlite3.connect('example.db')

创建一个新的数据库操作对象

c = conn.cursor()

读取CSV文件中的数据

df = pd.read csv('stock data.csv')

将数据填充到数据库表中

for row in df.itertuples(index=False): c.execute("INSERT INTO stocks VALUES(?, ?, ?, ?, ?)", (row.date, row.trans, row.symbol, row.qty, row.price))

提交事务

conn.commit()

关闭连接

conn.close() ```

在这个例子中，我们首先使用pandas的read_csv函数读取CSV文件中的数据，并将其存储在一个名为df的DataFrame中。然后，我们遍历这个DataFrame的每一行，并将每一行的数据插入到我们之前创建的"stocks"表中。

以上就是使用Python建立数据库表的代码示例。通过这个例子，我们学习了如何使用sqlite3库创建和操作数据库表，以及如何使用pandas库填充表中的数据。这些基本的技能可以帮助我们在实际项目中更有效地管理数据。