這篇文章主要介紹了關於Python3讀取Excel資料存入MySQL的方法,有著一定的參考價值,現在分享給大家,有需要的朋友可以參考一下
Python是數據分析的強大利器。
利用Python做資料分析,第一步就是學習如何讀取日常工作中產生各種excel報表並存入資料中,方便後續資料處理。
這裡跟大家分享python3如何使用xlrd讀取excel,並使用Python3操作pymysql模組將資料存入Mysql中,有需要的朋友們一起來看看。
前言
pymsql是Python中操作MySQL的模組,其使用方法和MySQLdb幾乎相同。但目前pymysql支援python3.x而後者不支援3.x版本。
python操作excel主要用到xlrd和xlwt這兩個函式庫,即xlrd是讀excel,xlwt是寫excel的函式庫。
版本
python >= 3.6
mysql >= 5.7.19
安裝
python、mysql的安裝這裡就不詳細述說了,有需要的朋友自行百度
xlrd : 可以使用pip安裝也可手動下載原始碼安裝,pip安裝:pip install xlrd
pymysql : 可以使用pip安裝也可手動下載原始碼安裝, pip安裝: pip install xlrd
模組
import xlrd import pymysql from datetime import datetime from xlrd import xldate_as_tuple
讀取excel
data = xlrd.open_workbook("D:/sales_data.xls") //读取D盘中名为sales_data的excel表格 table_one = data.sheet_by_index(0) //根据sheet索引获取sheet的内容 table_two = data.sheet_by_index(1)
建立資料庫連線
db = pymysql.connect("localhost", "root", "gaishi123", "sales_data", use_unicode=True, charset="utf8")
#gaishi123是mysql的root的密碼,sales_data是資料庫名稱
#for site in sites: # 遍历sheet1 for nrows_one in range(1, int(table_one.nrows)): if table_one.cell_value(nrows_one, 0) == site: payday = table_one.cell_value(0, 8) date = datetime(*xldate_as_tuple(payday, 0)) payday = date.strftime('%Y/%m/%d') # 出票日期 sales = float(table_one.cell_value(nrows_one, 1)) # 销量 quantity_ticket = int(table_one.cell_value(nrows_one, 2)) # 票数 rate_electronic = float(table_one.cell_value(nrows_one, 3)) # 电子直销占比 sales_thanlastweek = float(table_one.cell_value(nrows_one, 4)) # 销量同比上周 sales_thanlastyear = float(table_one.cell_value(nrows_one, 5)) # 销量同比去年 break # 遍历sheet2 for nrows_two in range(1, int(table_two.nrows)): if table_one.cell_value(nrows_two, 0) == site: session = int(table_two.cell_value(nrows_two, 1)) # 访问量 rate_conversion = float(table_two.cell_value(nrows_two, 2)) # 转化率 rate_paysuccess = float(table_two.cell_value(nrows_two, 3)) # 支付成功率 session_thanlastweek = float(table_two.cell_value(nrows_two, 4)) # 访问量同比上周 break # 将数据存入数据库 sql = "insert into sales_data(SITE, PAYDAY, SALES, QUANTITY_TICKET, RATE_ELECTRONIC, SALES_THANLASTWEEK," \ "SALES_THANLASTYEAR, SESSION, SESSION_THANLASTWEEK, RATE_CONVERSION, RATE_PAYSUCCESS)" \ " values ('%s','%s', %f, %d, %f, %f, %f, %d, %f, %f, %f)" %\ (site, payday, sales, quantity_ticket, rate_electronic, sales_thanlastweek, sales_thanlastyear, session, session_thanlastweek, rate_conversion, rate_paysuccess) try: # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor cursor = db.cursor() cursor.execute(sql) except Exception as e: # 发生错误时回滚 db.rollback() print(str(e)) else: db.commit() # 事务提交 print('事务处理成功')
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Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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