要使用Pandas进行数据导入与数据库操作，首先需要安装Pandas库。可以使用以下命令进行安装：
```bash
pip install pandas
```
接下来，我们将通过以下步骤进行数据导入和数据库操作：
1. 读取CSV文件并将其存储在Pandas DataFrame中。
2. 将DataFrame导出为SQLite数据库文件。
3. 连接到SQLite数据库并执行查询。
4. 将查询结果保存到新的SQLite数据库文件中。
5. 关闭数据库连接。
以下是具体的代码实现：
```python
import pandas as pd
import sqlite3
# 读取CSV文件并将其存储在Pandas DataFrame中
data = pd.read_csv('input.csv')
# 将DataFrame导出为SQLite数据库文件
data.to_sql('output.db', if_exists='replace', index=False)
# 连接到SQLite数据库并执行查询
conn = sqlite3.connect('output.db')
cursor = conn.cursor()
# 查询语句示例：查询所有学生的名字和成绩
query = "SELECT name, score FROM students"
cursor.execute(query)
# 将查询结果保存到新的SQLite数据库文件中
with conn.cursor() as cursor:
cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS result (name TEXT, score REAL)")
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
cursor.execute("INSERT INTO result (name, score) VALUES (?, ?)", row)
# 关闭数据库连接
conn.close()
```
在这个例子中，我们首先使用`pd.read_csv()`函数读取名为`input.csv`的CSV文件，并将其存储在Pandas DataFrame中。然后，我们使用`to_sql()`函数将DataFrame导出为名为`output.db`的SQLite数据库文件。接下来，我们使用`sqlite3.connect()`函数连接到SQLite数据库，并使用`cursor.execute()`方法执行查询。最后，我们将查询结果保存到一个新的SQLite数据库文件中。
