Excel数据自动导入数据库：快速又便捷 (excel数据自动导入数据库)

在日常工作中，我们经常会用到Excel表格来处理数据，而数据的处理完之后，我们通常需要把数据导入到数据库中进行进一步处理或存储。如果手动导入数据，工作量大且容易出错，耗费大量时间和精力。但是，我们可以通过编写代码，实现数据自动导入数据库，大大减轻了工作压力。

技术栈

本次文章的技术栈如下：

1. 数据库：MySQL

2. 编程语言：Python

3. 库：pandas, pymysql

实现思路

我们需要将Excel表格中的数据读取出来，然后再将数据导入到数据库中。为此，我们需要使用Python语言来编写读取Excel表格的程序，并使用pandas库进行数据处理。同时，我们还需要使用pymysql库来进行数据库连接和操作。

1. 连接数据库

我们首先需要在Python程序中连接到MySQL数据库。连接MySQL数据库的代码如下：

“`python

import pymysql

db = pymysql.connect(host=’localhost’, port=3306, user=’root’, password=’123456′, db=’test’)

cursor = db.cursor()

“`

2. 读取Excel数据

读取Excel数据时，我们需要使用pandas库来实现。代码如下：

“`python

import pandas as pd

data = pd.read_excel(‘data.xlsx’)

“`

3. 将Excel数据导入数据库

在导入数据之前，我们需要为数据库创建表格。在本例中，我们以学生表为例，表格有四个字段：学生编号、姓名、性别、年龄。因此，我们需要编写如下SQL语句来创建学生表：

“`sql

CREATE TABLE student (

id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

name VARCHAR(50) NOT NULL,

gender ENUM(‘男’, ‘女’) NOT NULL,

age INT(11) NOT NULL,

PRIMARY KEY (id)

);

“`

执行完上述代码之后，我们即可创建学生表。接下来，我们需要编写Python代码，将Excel数据导入到学生表中，代码如下：

“`python

for i in range(len(data)):

id = data.loc[i, ‘id’]

name = data.loc[i, ‘name’]

gender = data.loc[i, ‘gender’]

age = data.loc[i, ‘age’]

sql_insert = “INSERT INTO student (id, name, gender, age) VALUES (‘%d’, ‘%s’, ‘%s’, ‘%d’)” % (id, name, gender, age)

cursor.execute(sql_insert)

db.commit()

“`

4. 导入完毕

当执行完上述代码后，我们即可将Excel数据自动导入MySQL数据库中，从而实现了快速又便捷的数据处理。

本文介绍了如何通过Python代码实现Excel数据自动导入数据库的功能。相比手动导入，自动导入不仅减轻了工作压力，而且避免了手动操作带来的人为错误。此外，本文的技术栈适用范围较广，有助于进一步提高工作效率和数据处理能力。