Notez que j'ai eu l'occasion de lire et d'analyser les données Microsoft Access (* .mdb) En gros, j'aurais dû utiliser pandas_access.

jbn/pandas_access: A tiny, subprocess-based tool for reading a MS Access database (.rdb) as a Pandas DataFrame.

Ceci est un article uniquement pour Linux car nous n'avons pas confirmé le fonctionnement de mdbtools sous Windows.

Procédure d'exécution

Installez mdbtools

pandas_access semble être un wrapper pour mdbtools, donc mdbtools est un must.

brianb/mdbtools: MDB Tools - Read Access databases on *nix

`Installation de mdbtools (Ubuntu)`


$ sudo apt-get install mdbtools

Utilisation de pandas_acccess

jbn/pandas_access: A tiny, subprocess-based tool for reading a MS Access database (.rdb) as a Pandas DataFrame.

`pandas_installation d'accès`


$ pip install pandas_access

Exemple de mise en œuvre ci-dessous

`Exemple d'implémentation`


import pandas as pd
import pandas_access as mdb

#Obtenir le dataframe de mdb
df = mdb.read_table("DB.mdb", "MyTableName")

Si vous faites read_table pour ce qui précède, vous pouvez obtenirDataframe, afin que vous puissiez analyser avec la procédure habituelle des pandas.

Supplément

Comme vous pouvez le voir à partir de la source, read_table est un wrapper pour pandas.read_csv, donc vous pouvez utiliser les mêmes arguments que read_csv après le troisième argument. Voir ci-dessous les arguments qui peuvent être utilisés avec read_csv.

Mémorandum de codage Python - Partie 3 (Maîtriser les pandas read_csv) - Voyage d'auto-considération

[Linux] [Python] [Pandas] Charger la base de données Microsoft Access (* .mdb) avec Pandas