Excel データの Mysql へのインポートに関するよくある質問のまとめ: データ損失にどう対処するか?

Excel データの MySQL へのインポートに関するよくある質問のまとめ: データ損失にどう対処するか?

Excel テーブルから MySQL データベースにデータをインポートすると、データの損失がよく発生します。これは、データ形式の不一致、インポーターのエラー、またはその他の理由が原因である可能性があります。以下では、データ損失状況に対処するためのいくつかの一般的な問題と解決策について説明し、対応するコード例を示します。

1. データ型の不一致によりデータ損失が発生する
   Excel テーブルのデータ型が MySQL データベースのフィールド型と一致しない場合、データ損失が発生します。たとえば、Excel テーブルの特定の列のデータは数値ですが、MySQL データベースの対応するフィールド タイプは文字です。このとき、インポート処理中に数値データが文字データに変換されるため、データの損失や形式変換エラーが発生する可能性があります。

解決策: データをインポートする前に、Excel テーブルのデータ型を確認し、必要に応じてデータを正しい型に変換します。以下は、Excel テーブルから MySQL データベースにデータをインポートするためのサンプル コードです。

import pandas as pd
import mysql.connector

# 读取Excel表格数据
data = pd.read_excel("data.xlsx")

# 连接MySQL数据库
conn = mysql.connector.connect(user='root', password='password', host='localhost', database='test')
cursor = conn.cursor()

# 创建数据库表
create_table_query = "CREATE TABLE IF NOT EXISTS data (id INT, name VARCHAR(255), age INT)"
cursor.execute(create_table_query)

# 插入数据
for index, row in data.iterrows():
    insert_query = "INSERT INTO data (id, name, age) VALUES (%s, %s, %s)"
    values = (row['id'], row['name'], row['age'])
    cursor.execute(insert_query, values)

# 提交事务并关闭连接
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

2. データ損失につながるインポーター エラー
   インポーターを作成すると、ロジック エラーや構文エラーが発生する可能性があり、その結果、データ損失の場合。たとえば、データを挿入するときに挿入ステートメントを書き忘れたり、ステートメントを間違って挿入したり、例外を正しく処理しなかったりします。

解決策: インポート プログラムを作成する前に、コード ロジックを注意深くチェックして、エラーがないことを確認してください。データを挿入するときに、try-Except ステートメントを使用すると、例外をキャッチし、例外を正しく処理できます。データ挿入時の例外を処理するサンプル コードを次に示します。

import pandas as pd
import mysql.connector

# 读取Excel表格数据
data = pd.read_excel("data.xlsx")

# 连接MySQL数据库
conn = mysql.connector.connect(user='root', password='password', host='localhost', database='test')
cursor = conn.cursor()

# 创建数据库表
create_table_query = "CREATE TABLE IF NOT EXISTS data (id INT, name VARCHAR(255), age INT)"
cursor.execute(create_table_query)

# 插入数据
try:
    for index, row in data.iterrows():
        insert_query = "INSERT INTO data (id, name, age) VALUES (%s, %s, %s)"
        values = (row['id'], row['name'], row['age'])
        cursor.execute(insert_query, values)
except Exception as e:
    print("插入数据错误：", str(e))

# 提交事务并关闭连接
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

3. データ損失状況のその他の原因
   データ型の不一致やインポーター エラーに加えて、データ損失を引き起こす他の理由も考えられます。たとえば、Excel テーブルの一部のセルでデータが欠落している、フィールド名が一致していない、インポート プロセス中にネットワークが中断されたなどです。

解決策: データをインポートする前に、Excel テーブル内のデータを注意深くチェックして、データが完全であり、フィールド名が MySQL データベース内のフィールド名と一致していることを確認します。インポート処理中にネットワークの中断やその他の異常な状況が発生した場合、トランザクション メカニズムを使用してデータの整合性を確保できます。以下は、トランザクション メカニズムを使用してデータをインポートするためのサンプル コードです:

import pandas as pd
import mysql.connector

# 读取Excel表格数据
data = pd.read_excel("data.xlsx")

# 连接MySQL数据库
conn = mysql.connector.connect(user='root', password='password', host='localhost', database='test')
cursor = conn.cursor()

# 创建数据库表
create_table_query = "CREATE TABLE IF NOT EXISTS data (id INT, name VARCHAR(255), age INT)"
cursor.execute(create_table_query)

# 开启事务
cursor.execute("START TRANSACTION")

try:
    # 插入数据
    for index, row in data.iterrows():
        insert_query = "INSERT INTO data (id, name, age) VALUES (%s, %s, %s)"
        values = (row['id'], row['name'], row['age'])
        cursor.execute(insert_query, values)

    # 提交事务
    cursor.execute("COMMIT")
except Exception as e:
    # 回滚事务
    cursor.execute("ROLLBACK")
    print("导入数据错误：", str(e))

# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()

要約すると、Excel テーブルのデータを MySQL データベースにインポートするときは、データ型の一致に注意して、データ型の一致を防ぐ必要があります。プログラム エラーをインポートし、データ損失のその他の考えられる原因を処理します。この記事で提供する一般的な問題と解決策が、読者がデータ損失の状況に適切に対処するのに役立つことを願っています。

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