如何使用python将excel工作簿转换为Mysql数据库

Question

有没有办法将我的excel工作簿转换成MySQL数据库？例如，假设我的Excel工作簿名为copybook.xls，那么MySQL数据库名将是复制本。我做不到。你的帮助会很感激的。

Answer 1

在这里，我概述和解释了这一过程，包括相关文件的链接。由于原问题中缺少一些更彻底的细节，因此需要根据具体需要对这一方法进行调整。

解决方案

在这个过程中有两个步骤：

1)将Excel工作簿导入为Pandas数据框架

在这里，我们使用使用pandas.read_excel的标准方法从Excel文件中获取数据。如果有我们想要的特定工作表，可以使用sheet_name选择它。如果文件包含列标签，我们可以使用参数index_col来包含它们。

import pandas as pd
# Let's select Characters sheet and include column labels
df = pd.read_excel("copybook.xls", sheet_name = "Characters", index_col = 0)

df现在包含以下虚构的数据框架，它表示原始Excel文件中的数据

first   last
0   John    Snow
1   Sansa   Stark
2   Bran    Stark

2)将存储在DataFrame中的记录写入SQL数据库

熊猫有一种通过pandas.DataFrame.to_sql库与SQLAlchemy数据库交互的简洁方法。最初的问题提到了MySQL，所以这里我们假设我们已经有了一个MySQL的运行实例。为了连接数据库，我们使用create_engine。最后，我们将存储在数据帧中的记录写入名为characters的SQL表。

from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('mysql://USERNAME:PASSWORD@localhost/copybook')
# Write records stored in a DataFrame to a SQL database
df.to_sql("characters", con = engine)

我们可以检查数据是否已被存储。

engine.execute("SELECT * FROM characters").fetchall()

Out:
[(0, 'John', 'Snow'), (1, 'Sansa', 'Stark'), (2, 'Bran', 'Stark')]

或者更好的方法是使用pandas.read_sql_table作为数据帧直接读取数据。

pd.read_sql_table("characters", engine)

Out:
index   first   last
0   0   John    Snow
1   1   Sansa   Stark
2   2   Bran    Stark

了解更多

没有可用的MySQL实例？

您可以通过使用内存中版本的SQLite数据库来测试该方法.只需复制粘贴以下代码即可：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
# Create a new SQLite instance in memory
engine = create_engine("sqlite://")
# Create a dummy data frame for testing or read it from Excel file using pandas.read_excel
df = pd.DataFrame({'first' : ['John', 'Sansa', 'Bran'], 'last' : ['Snow', 'Stark', 'Stark']})
# Write records stored in a DataFrame to a SQL database
df.to_sql("characters", con = engine)
# Read SQL database table into a DataFrame
pd.read_sql_table('characters', engine)