python如何读取excel写入数据库

Python读取Excel并写入数据库可以通过以下几种方式完成：使用Pandas库读取Excel文件、使用SQLAlchemy或PyMySQL库连接数据库、将数据写入数据库。使用Pandas读取Excel、使用SQLAlchemy或PyMySQL连接数据库、将数据写入数据库。下面会详细描述如何实现这些步骤。

一、使用Pandas读取Excel文件

Pandas是一个强大的数据处理和分析库，能够轻松读取Excel文件。首先，需要安装Pandas库：

pip install pandas

使用Pandas读取Excel文件非常简单，示例如下：

import pandas as pd
读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx', sheet_name='Sheet1')
print(df.head())

以上代码会读取Excel文件的第一张表，并将其存储在一个Pandas DataFrame中。DataFrame是Pandas中最重要的数据结构之一，类似于Excel表格或SQL表。

二、使用SQLAlchemy或PyMySQL连接数据库

Python中有多种连接数据库的库，SQLAlchemy和PyMySQL是其中的两种。SQLAlchemy是一个SQL工具包和对象关系映射（ORM）库，PyMySQL是一个纯Python编写的MySQL客户端库。

1. 使用SQLAlchemy连接数据库

首先，需要安装SQLAlchemy库：

pip install sqlalchemy

然后，使用以下代码连接数据库：

from sqlalchemy import create_engine
创建数据库连接
engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@host:port/database')
测试连接
with engine.connect() as connection:
    result = connection.execute("SELECT 1")
    print(result.fetchone())

以上代码会创建一个数据库引擎，并测试连接。

2. 使用PyMySQL连接数据库

首先，需要安装PyMySQL库：

pip install pymysql

然后，使用以下代码连接数据库：

import pymysql
创建数据库连接
connection = pymysql.connect(
    host='host',
    user='username',
    password='password',
    database='database',
    port=3306
)
测试连接
try:
    with connection.cursor() as cursor:
        cursor.execute("SELECT 1")
        result = cursor.fetchone()
        print(result)
finally:
    connection.close()

以上代码会创建一个数据库连接，并测试连接。

三、将数据写入数据库

将Pandas DataFrame中的数据写入数据库可以使用SQLAlchemy或PyMySQL。

1. 使用SQLAlchemy将数据写入数据库

使用SQLAlchemy可以非常方便地将Pandas DataFrame写入数据库，示例如下：

# 将数据写入数据库
df.to_sql('table_name', con=engine, if_exists='replace', index=False)

以上代码会将DataFrame中的数据写入数据库中的table_name表。如果表已经存在，会替换原表。

2. 使用PyMySQL将数据写入数据库

使用PyMySQL将DataFrame写入数据库需要一些手动操作，示例如下：

# 将DataFrame中的数据转换为列表
data = df.values.tolist()
获取列名
columns = ", ".join(df.columns)
创建插入SQL语句
insert_sql = f"INSERT INTO table_name ({columns}) VALUES (%s, %s, %s, ...)"
创建数据库连接
connection = pymysql.connect(
    host='host',
    user='username',
    password='password',
    database='database',
    port=3306
)
将数据写入数据库
try:
    with connection.cursor() as cursor:
        cursor.executemany(insert_sql, data)
    connection.commit()
finally:
    connection.close()

以上代码会将DataFrame中的数据写入数据库中的table_name表。

四、示例代码

结合以上步骤，下面是一个完整的示例代码，演示如何读取Excel文件并将其写入MySQL数据库：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
import pymysql
读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx', sheet_name='Sheet1')
使用SQLAlchemy连接数据库
engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@host:port/database')
将数据写入数据库
df.to_sql('table_name', con=engine, if_exists='replace', index=False)

以上代码会读取your_excel_file.xlsx文件的第一张表，并将其写入MySQL数据库中的table_name表。

五、常见问题

在实际操作过程中，可能会遇到以下常见问题：

1. 数据类型不匹配

有时，Excel文件中的数据类型可能与数据库表中的数据类型不匹配，导致写入失败。解决方法是提前检查和转换DataFrame中的数据类型。例如：

# 检查和转换数据类型
df['column1'] = df['column1'].astype(int)
df['column2'] = df['column2'].astype(float)

2. 数据库连接失败

如果数据库连接失败，可能是由于以下原因：

数据库地址、用户名或密码错误
数据库端口被防火墙阻止
数据库服务未启动

需要检查连接参数，并确保数据库服务正常运行。

3. 数据库表不存在

如果指定的数据库表不存在，可以使用SQLAlchemy自动创建表，或者手动创建表。例如：

# 使用SQLAlchemy自动创建表
df.to_sql('table_name', con=engine, if_exists='replace', index=False)
手动创建表（示例）
create_table_sql = """
CREATE TABLE table_name (
    column1 INT,
    column2 FLOAT,
    column3 VARCHAR(255)
)
"""
with engine.connect() as connection:
    connection.execute(create_table_sql)