SQL CSV ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਡਬਲ

Mia Chevalier

ਸ਼ਨਿੱਚਰਵਾਰ, 11 ਮਈ 2024 2:05:57 ਬਾ.ਦੁ.

SQL ਕਿਊਰੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ

ਈ-ਮੇਲ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਲਈ ਬਣਾਈ ਗਈ ਇੱਕ CSV ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ SQL ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫਾਰਮੈਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇੱਕ ਆਮ ਮੁੱਦਾ ਜੋ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਡਬਲ ਕੋਟੇਸ਼ਨ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ ਸਤਰ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਅਭਿਆਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ CSV ਪਾਠਕਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਦੂਜੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਆਯਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਹਿਲੇ ਮੁੱਲ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਡਬਲ ਕੋਟੇਸ਼ਨ ਮਾਰਕ ਗਾਇਬ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਹਨਾਂ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ SQL ਸਟ੍ਰਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਜਿਵੇਂ CONCAT ਜਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਅੱਖਰ ਜੋੜਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਯਤਨਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ। ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ SQL ਸਟ੍ਰਿੰਗ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ CSV ਨਿਰਯਾਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਖਾਸ ਵਿਹਾਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਸਮਝ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਹੁਕਮ	ਵਰਣਨ
CHAR(34)	ਡਬਲ ਕੋਟਸ ਲਈ ASCII ਅੱਖਰ ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ SQL ਫੰਕਸ਼ਨ। SQL ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਬਲ ਕੋਟਸ ਦੇ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਫੀਲਡ ਨੂੰ ਸਮੇਟਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
sp_executesql	SQL ਸਰਵਰ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜੋ ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਟ-SQL ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਜਾਂ ਬੈਚ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਡਾਇਨਾਮਿਕ SQL ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਆਦਰਸ਼।
CONVERT(VARCHAR, Quantity)	ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਤੋਂ ਦੂਜੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਇਹ ਡਬਲ ਕੋਟਸ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਲਈ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਟ੍ਰਿੰਗ ਕਿਸਮ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।
pd.read_csv()	ਪਾਈਥਨ ਪਾਂਡਾਸ ਇੱਕ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ CSV ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਫੰਕਸ਼ਨ। ਪਾਈਥਨ ਨਾਲ CSV ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ।
df.astype(str)	ਪਾਂਡਾਸ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਲਈ ਸਤਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹਵਾਲੇ ਜੋੜਨਾ।
df.to_csv()	ਇੱਕ CSV ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ ਲਿਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ CSV ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ, ਹਵਾਲਾ ਦੇਣ ਅਤੇ ਬਚਣ ਵਾਲੇ ਅੱਖਰਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿਆਖਿਆ

SQL ਅਤੇ Python ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ CSV ਫਾਈਲ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਰਯਾਤ ਕੀਤੇ ਜਾਣ 'ਤੇ SQL ਕਿਊਰੀ ਨਤੀਜੇ ਸੈੱਟ ਦੇ ਸਾਰੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਡਬਲ ਕੋਟੇਸ਼ਨ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ CSV ਈਮੇਲ ਰਾਹੀਂ ਭੇਜੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ। SQL ਹਿੱਸਾ ਵਰਤਦਾ ਹੈ CHAR(34) ਹਰੇਕ ਖੇਤਰ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਡਬਲ ਕੋਟਸ ਜੋੜਨ ਲਈ ਕਮਾਂਡ. ਇਹ ਕਮਾਂਡ ਹੁਸ਼ਿਆਰੀ ਨਾਲ ਦੋਹਰੇ ਹਵਾਲੇ ਲਈ ASCII ਮੁੱਲ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਸਤਰ ਇਸ ਅੱਖਰ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਖਤਮ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਡਾਇਨਾਮਿਕ SQL ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ sp_executesql, ਜੋ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨਾਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ।

ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਉਹਨਾਂ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਕੇ SQL ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ CSV ਨੂੰ ਨਿਰਯਾਤ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੋਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ Pandas ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਕਮਾਂਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ pd.read_csv() ਅਤੇ df.astype(str) CSV ਨੂੰ ਇੱਕ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ ਵਿੱਚ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਅਤੇ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਸਟ੍ਰਿੰਗ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ। ਇਹ ਅਗਲੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦਾ ਅੰਤਮ ਪੜਾਅ ਵਰਤਦਾ ਹੈ df.to_csv(), ਜੋ ਸੰਸ਼ੋਧਿਤ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ ਨੂੰ ਇੱਕ CSV ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾਰੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅੱਖਰ ਤੋਂ ਬਚਣਾ ਜੋ CSV ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਦਖਲ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ।

SQL ਨਿਰਯਾਤ ਵਿੱਚ ਹਵਾਲੇ ਦੇ ਚਿੰਨ੍ਹ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ

SQL ਸਕ੍ਰਿਪਟਿੰਗ ਪਹੁੰਚ

DECLARE @SQLQuery AS NVARCHAR(MAX)
SET @SQLQuery = 'SELECT
    CHAR(34) + FirstName + CHAR(34) AS [First Name],
    CHAR(34) + name1 + CHAR(34) AS [name1],
    CHAR(34) + name2 + CHAR(34) AS [name2],
    CHAR(34) + type1 + CHAR(34) AS [type1],
    CHAR(34) + CONVERT(VARCHAR, Quantity) + CHAR(34) AS [Quantity],
    CHAR(34) + type2 + CHAR(34) AS [type2],
    CHAR(34) + type3 + CHAR(34) AS [type3]'
SET @SQLQuery = 'SELECT * INTO #TempTable FROM (' + @SQLQuery + ') a'
EXEC sp_executesql @SQLQuery
-- Additional SQL commands for exporting the data as needed
-- e.g., BCP command line utility or SQL Server Integration Services (SSIS)

ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਪੋਸਟ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ CSV ਡੇਟਾ

ਪਾਈਥਨ ਬੈਕਐਂਡ ਸਕ੍ਰਿਪਟਿੰਗ

import csv
import pandas as pd
def fix_csv_quotes(input_file, output_file):
    df = pd.read_csv(input_file)
    df = '"' + df.astype(str) + '"'
    df.to_csv(output_file, index=False, quotechar='"', quoting=csv.QUOTE_NONE, escapechar='\\')
fix_csv_quotes('exported_file.csv', 'fixed_file.csv')
# This function reads the CSV, adds double quotes around each field, and saves it.
# Note: Adjust the input and output file names as needed.

SQL ਅਤੇ Python ਵਿੱਚ ਉੱਨਤ CSV ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ

SQL ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ CSV ਫਾਈਲ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਕੋਈ ਵੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅੱਖਰਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ CSV ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। CSVs ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਕਿ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅੱਖਰ ਕਿਵੇਂ ਬਚੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਰੂਪਾਂਤਰਿਤ ਅਤੇ ਫਾਰਮੈਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਤਾਰੀਖਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਉਲਝਣ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਫਾਰਮੈਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ CSV ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨਾਲ ਖੋਲ੍ਹਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, SQL ਵਿੱਚ ਨਲ ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ CSV ਫਾਈਲਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਨਲ ਵੈਲਯੂਜ਼ ਨੂੰ ਡਿਫੌਲਟ ਸਟ੍ਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨਾ ਜਾਂ SQL ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੇ ਅੰਦਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਭਾਲਣ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ CSV ਫਾਈਲਾਂ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਵੱਲ ਇਹ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ CSV ਫਾਈਲਾਂ ਮਜ਼ਬੂਤ, ਪੋਰਟੇਬਲ, ਅਤੇ ਕਈ ਪ੍ਰਸੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਯੋਗੀ ਹਨ।

SQL ਅਤੇ Python CSV ਨਿਰਯਾਤ ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ

ਮੇਰੇ CSV ਨਿਰਯਾਤ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾ ਹਵਾਲਾ ਚਿੰਨ੍ਹ ਗੁੰਮ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਇਹ ਅਕਸਰ ਤੁਹਾਡੀ SQL ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗਲਤ ਸਟ੍ਰਿੰਗ ਜੋੜਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ CHAR(34) ਆਪਣੇ ਫੀਲਡ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਅਤੇ ਅੰਤ ਦੋਵਾਂ 'ਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਮਾਂਡ ਦਿਓ।
ਮੈਂ CSV ਨਿਰਯਾਤ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅੱਖਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ/ਸਕਦੀ ਹਾਂ?
SQL ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ REPLACE ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅੱਖਰਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਪਾਈਥਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ csv.writer ਜਾਂ Pandas to_csv ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਐਸਕੇਪਿੰਗ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਸੰਰਚਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਕੋਟਸ ਵਿੱਚ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਕੀ ਹੈ?
SQL ਵਿੱਚ, ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ CONVERT ਜਾਂ CAST, ਅਤੇ ਫਿਰ ਹਵਾਲੇ ਨਾਲ ਜੋੜੋ। ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ, ਕੋਟਸ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਸਾਰਾ ਡੇਟਾ ਸਤਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਮੈਂ ਆਪਣੇ CSV ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰ ਮਿਤੀ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਵਾਂ?
ਤੁਹਾਡੀ SQL ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਵਿੱਚ, ਵਰਤੋਂ CONVERT ਇੱਕ ਖਾਸ ਮਿਤੀ ਫਾਰਮੈਟ ਕੋਡ ਦੇ ਨਾਲ। ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ, ਮਿਤੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਫਾਰਮੈਟ ਕਰੋ Pandas' datetime ਨਿਰਯਾਤ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ.
ਕੀ CSV ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਖਾਲੀ ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਹਾਂ, ਪਰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ। SQL ਵਿੱਚ, ਵਰਤੋ IS ਜਾਂ COALESCE ਕੋਟਸ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਲਸ ਨੂੰ ਡਿਫੌਲਟ ਮੁੱਲ ਜਾਂ ਖਾਲੀ ਸਤਰ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨ ਲਈ।

SQL ਨਿਰਯਾਤ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ

ਸਾਰੀ ਚਰਚਾ ਦੌਰਾਨ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕੀਤੀ ਹੈ ਕਿ SQL ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਆਊਟਪੁੱਟ CSV ਫਾਈਲਾਂ ਲਈ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫਾਰਮੈਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਡਬਲ ਕੋਟਸ ਵਿੱਚ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨੱਥੀ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। SQL ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਦਾ ਸੁਮੇਲ CSV ਨਿਰਯਾਤ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ, ਆਮ ਮੁੱਦਿਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗੁੰਮ ਕੋਟਸ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅੱਖਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਡਾਟਾ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦੀ ਹੈ ਸਗੋਂ ਅਗਲੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵੀ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ।

SQL CSV ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਡਬਲ ਕੋਟਸ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੀਏ