openpyxl使用for循环读取excel指定两列数据

可以使用Python的openpyxl库，结合for循环来实现读取Excel指定两列数据的操作。可以参考下面的代码：

import openpyxl

# 打开Excel文件
workbook = openpyxl.load_workbook('data.xlsx')

# 选择指定的工作表
worksheet = workbook['Sheet1']

# 获取行数和列数
rows = worksheet.max_row
cols = worksheet.max_column

# 定义两个空列表，用于存储读取的数据
column1_data = []
column2_data = []

# 循环读取指定两列数据
for row in range(1, rows + 1):
    column1_data.append(worksheet.cell(row=row, column=1).value)
    column2_data.append(worksheet.cell(row=row, column=2).value)

# 输出读取的数据
print(column1_data)
print(column2_data)

这段代码中，我们首先使用openpyxl库打开Excel文件，并选择要读取的工作表。然后获取工作表的行数和列数，然后通过for循环来逐行读取指定两列的数据，并将其存储到两个列表中。最后输出这两个列表即可。

相关问题

python使用openpyxl读取excel两列信息

要使用openpyxl库读取excel两列信息，可以按照以下步骤进行操作：
1. 导入openpyxl库：import openpyxl
2. 打开excel文件：wb = openpyxl.load_workbook('文件路径')
3. 选择工作表：sheet = wb['工作表名称']
4. 创建一个空列表来存储读取到的数据：data = []
5. 遍历指定的行范围，例如范围为2到100行，可以使用for循环：for row in range(2, 101):
6. 使用cell()方法获取指定列的单元格数据，例如获取A列和B列的数据：cell_A = sheet['A' + str(row)].value cell_B = sheet['B' + str(row)].value
7. 创建一个字典，将获取到的两列数据存储在字典中：row_data = {'列名1': cell_A, '列名2': cell_B}
8. 将字典添加到数据列表中：data.append(row_data)
9. 遍历完成后，打印最终获取到的数据：print("最终获取到的数据是：", data)

请注意，以上步骤中的文件路径、工作表名称、列名需要根据实际情况进行修改。

根据Excel两列数据更新sqlserver，其中一列为参照，使用python代码，直接写代码

### 回答1：
首先，需要在 Python 中安装 pyodbc 模块，该模块可以让 Python 与 SQL Server 连接。你可以使用以下命令安装 pyodbc：

pip install pyodbc

然后，你可以使用以下代码连接到 SQL Server 数据库：

import pyodbc

# Replace YOUR_DSN_NAME with the actual DSN name
cnxn = pyodbc.connect('DSN=YOUR_DSN_NAME;UID=your_username;PWD=your_password')
cursor = cnxn.cursor()

然后，你可以使用 Python 代码读取 Excel 文件中的数据。有许多不同的库可以读取 Excel 文件，你可以使用 openpyxl、xlrd、pandas 等库中的任意一个。这里以 openpyxl 为例：

import openpyxl

# Replace "filename.xlsx" with the actual file name
workbook = openpyxl.load_workbook("filename.xlsx")
worksheet = workbook.active

# Read the data from the Excel file
for row in worksheet.iter_rows():
    reference_column = row[0].value
    data_column = row[1].value
    # Now you can use the reference_column and data_column values to update the SQL Server database

最后，你可以使用以下代码更新 SQL Server 数据库中的数据：

# Replace TABLE_NAME and COLUMN_NAME with the actual table and column names
update_query = "UPDATE TABLE_NAME SET COLUMN_NAME = ? WHERE reference_column = ?"
cursor.execute(update_query, data_column, reference_column)
cnxn.commit()

完整的代码如下：

import pyodbc
import openpyxl

# Replace YOUR_DSN_NAME with the actual DSN name
cnxn = pyodbc.connect('DSN=YOUR_DSN_NAME;UID=your_username;PWD=your_password')
cursor = cnxn.cursor()

# Replace "filename.xlsx" with the actual file name
workbook = openpyxl.load_workbook("filename.xlsx")
worksheet = workbook.active

# Read the data from the Excel file and update the SQL Server database
for row in worksheet.iter_  

### 回答2：
根据Excel两列数据更新SQL Server中的表，其中一列为参照，可以使用Python的pandas和pyodbc库来实现。下面是具体的代码示例：

import pandas as pd
import pyodbc

# 读取Excel数据
excel_file = 'path_to_excel_file.xlsx' # Excel文件路径
df_excel = pd.read_excel(excel_file)

# 连接SQL Server数据库
conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=server_name;DATABASE=database_name;UID=username;PWD=password')
cursor = conn.cursor()

# 遍历Excel数据并更新SQL Server表
for index, row in df_excel.iterrows():
reference_value = row['参照列名'] # 参照列的列名
update_value = row['更新列名'] # 更新列的列名

# 执行SQL语句更新对应行的数据
sql = f"UPDATE table_name SET update_column = '{update_value}' WHERE reference_column = '{reference_value}'"
cursor.execute(sql)
conn.commit()

# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()

请注意，上述代码需要根据实际情况进行修改，将`path_to_excel_file.xlsx`替换为Excel文件的实际路径，`server_name`、`database_name`、`username`和`password`替换为正确的SQL Server数据库连接信息，`参照列名`和`更新列名`替换为实际的列名，`table_name`替换为要更新的表名。

此代码将逐行遍历Excel数据，并通过SQL语句执行更新操作。每执行一次更新语句后，都会进行提交以确保更新的数据被持久化到SQL Server表中。  

### 回答3：
要根据Excel中的两列数据更新SQL Server中的表，其中一列作为参照列，我们可以使用Python代码来实现。

首先，我们需要导入所需的库，如`pandas`和`pyodbc`。`pandas`库用于处理Excel数据，`pyodbc`库用于连接和操作SQL Server数据库。

import pandas as pd
import pyodbc

接下来，我们需要读取Excel文件的数据。假设Excel文件名为`data.xlsx`，需要更新的两列数据分别在工作表`Sheet1`的`A`列和`B`列中。

excel_data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', usecols=['A', 'B'])

然后，我们需要建立与SQL Server数据库的连接。设置数据库连接字符串，包括服务器名称、数据库名称、用户名和密码。

server = 'server_name'
database = 'database_name'
username = 'username'
password = 'password'
connection_string = f'DRIVER={{SQL Server}};SERVER={server};DATABASE={database};UID={username};PWD={password}'

# 建立数据库连接
conn = pyodbc.connect(connection_string)
cursor = conn.cursor()

接下来，我们可以使用`for`循环遍历Excel数据，并根据参照列的值更新对应的记录。

for index, row in excel_data.iterrows():
reference_value = row['A']
update_value = row['B']

# 构建更新SQL语句
sql_query = f"UPDATE table_name SET column_name='{update_value}' WHERE reference_column='{reference_value}'"

# 执行更新语句
cursor.execute(sql_query)
conn.commit()

最后，记得关闭数据库连接。

cursor.close()
conn.close()

这样，根据Excel两列数据更新SQL Server的操作就完成了。你可以将以上代码整合到一个完整的Python脚本中并执行。请根据实际情况修改数据库连接和表、列的名称。