If you are familiar with coding in SQL, there is a strong chance you do it in PgAdmin, MySQL, BigQuery, SQL Server, etc. But there are times you just want to use your SQL skills for quick analysis on a small/medium sized dataset.

如果您熟悉SQL编码，则很有可能在PgAdmin ， MySQL ， BigQuery ， SQL Server等中进行编码。但是有时您只想使用SQL技能来对中小型大小进行快速分析。数据集。

With csvkit you can run any SQL on your CSV files right in your command line.

使用csvkit您可以在命令行中直接在CSV文件上运行任何SQL。

csvkit is a suite of command-line tools for converting to and working with CSV, the king of tabular file formats. Once you have csvkit installed you can use csvsql to run your SQL commands.

csvkit是一套命令行工具，用于转换为表格格式文件之王CSV并与其一起使用。 一旦你有csvkit安装就可以使用csvsql来运行SQL命令。

1.安装 (1. Installation)

If you don’t have csvkit installed, head over here and follow the installation instructions or if you’re familiar with pip you can do the following.

如果您没有安装csvkit ，请csvkit 此处并按照安装说明进行操作，或者如果您熟悉pip ，则可以执行以下操作。

pip install csvkit

You can view the csvkit documentation using below.

您可以使用以下方法查看csvkit文档。

csvsql -h

2.语法 (2. Syntax)

Now that you are all set up, you can follow this simple structure to run your queries. It is essential to note the SQL query must be written in quotation marks and must be in a single line. No line breaks.

现在您已经完成了所有设置，可以按照以下简单结构运行查询。 请务必注意，SQL查询必须用引号引起来并且必须在一行中。 没有换行符。

csvsql --query "ENTER YOUR SQL QUERY HERE"FILE_NAME.csv

That’s it! Follow this basic code skeleton, and you are good to go.

而已！ 遵循此基本代码框架，您就可以开始工作了。

Make sure you are in the same working directory as where the CSV file is located.

确保您与CSV文件位于同一工作目录中。

3.例子 (3. Example)

Below is an example of setting the directory and getting our first SQL command up and running in.

以下是设置目录并启动并运行我们的第一个SQL命令的示例。

检查目录 (Check Directory)

pwd

设置工作目录 (Set Working Directory)

Make sure the file you plan to use is in the same directory. My CSV file is in the /Documents folder.

确保计划使用的文件位于同一目录中。 我的CSV文件位于/Documents文件夹中。

cd ~/Documents

运行查询 (Run Query)

Next, we can run the query usingcsvsql

接下来，我们可以使用csvsql运行查询

使用csvlook格式化查询输出 (Format Query Output with csvlook)

Piping with | csvlook can improve how your outputted query format.

用| csvlook | csvlook可以改善输出查询格式的方式。

将查询输出保存到新的CSV (Save Query Output to a New CSV)

Using redirection with > you can send you query output to a new file/location. Note running the code below will not output anything, since we are saving the output to a new file. The new query will save the output to the new csv file store_sales.csv

通过>使用重定向，您可以将查询输出发送到新文件/位置。 请注意，由于我们将输出保存到新文件中，因此运行下面的代码不会输出任何内容。 新查询会将输出保存到新的csv文件store_sales.csv

You are all set! Now you can run SQL on your CSV files for quick insights without the need to go through a database.

你们都准备好了！ 现在，您可以在CSV文件上运行SQL，以快速了解情况，而无需通过数据库。

If you are looking to learn more about SQL, check out my other articles.

如果您想了解有关SQL的更多信息，请查看我的其他文章。

• SQL Cheatsheet

  SQL备忘单

• Date/Time Functions in SQL

  SQL中的日期/时间函数

• Using CTEs in SQL

  在SQL中使用CTE

• Introduction to Window Functions

  窗口功能介绍