怎么把excel.csv导入mysql

你可以按照以下步骤将 Excel 表格导入 MySQL 数据库：

1. 将 Excel 表格另存为 CSV 格式，确保 CSV 文件以逗号分隔。
2. 打开 MySQL 数据库，创建一个新的表格来存储 CSV 文件中的数据。
3. 使用 MySQL 的 LOAD DATA INFILE 命令来导入 CSV 文件中的数据到新创建的表格中。例如，如果你的 CSV 文件名为 "data.csv"，则可以使用以下命令：

LOAD DATA INFILE 'data.csv' INTO TABLE table_name
FIELDS TERMINATED BY ',' ENCLOSED BY '"'
LINES TERMINATED BY '\n'
IGNORE 1 ROWS;

其中，'data.csv' 是你的 CSV 文件名，table_name 是你创建的新表格的名称，FIELDS TERMINATED BY ',' 表示字段之间使用逗号分隔，ENCLOSED BY '"' 表示字段使用双引号包裹，LINES TERMINATED BY '\n' 表示每行以换行符结束，IGNORE 1 ROWS 表示忽略 CSV 文件中的第一行标题。

4. 成功执行以上命令后，你就可以在 MySQL 数据库中查看导入的数据了。

相关问题

怎么把excel.csv导入linux下的mysql

将 Excel 表格导入 Linux 下的 MySQL 数据库与在 Windows 下的 MySQL 数据库中导入类似，只是需要在 Linux 终端中使用命令行来操作。

以下是在 Linux 下将 Excel 表格导入 MySQL 数据库的步骤：

1. 将 Excel 表格另存为 CSV 格式，确保 CSV 文件以逗号分隔。
2. 将 CSV 文件上传到 Linux 服务器，可以使用 scp 命令将文件从本地上传到服务器上。

scp /path/to/file.csv user@server:/path/to/destination

其中，/path/to/file.csv 是本地 CSV 文件的路径，user 是服务器用户名，server 是服务器 IP 地址或域名，/path/to/destination 是服务器上存储文件的目标路径。

3. 进入 Linux 终端，登录到 MySQL 数据库。

mysql -u username -p

其中，username 是你的 MySQL 用户名，执行此命令后会提示输入密码。

4. 创建一个新的表格来存储 CSV 文件中的数据。

CREATE TABLE table_name (
    column1 datatype,
    column2 datatype,
    ...
);

其中，table_name 是你想创建的新表格的名称，column1、column2 等是表格中的列名和数据类型。

5. 使用 MySQL 的 LOAD DATA INFILE 命令来导入 CSV 文件中的数据到新创建的表格中。例如，如果你的 CSV 文件名为 "data.csv"，则可以使用以下命令：

LOAD DATA INFILE '/path/to/data.csv' INTO TABLE table_name
FIELDS TERMINATED BY ',' ENCLOSED BY '"'
LINES TERMINATED BY '\n'
IGNORE 1 ROWS;

其中，/path/to/data.csv 是你上传到服务器上的 CSV 文件路径，table_name 是你创建的新表格的名称，FIELDS TERMINATED BY ',' 表示字段之间使用逗号分隔，ENCLOSED BY '"' 表示字段使用双引号包裹，LINES TERMINATED BY '\n' 表示每行以换行符结束，IGNORE 1 ROWS 表示忽略 CSV 文件中的第一行标题。

6. 成功执行以上命令后，你就可以在 MySQL 数据库中查看导入的数据了。

iris.csv文件：4个特征数据，1个标签数据（0，1，2表示）。 使用pandas读取iris.csv文件，然后作为一个数据库表"iristab"写入MySQL数据库"studentdb"中。 从MySQL数据库studentdb中读出iris数据，把保存为一个Excel文件。

好的，我会为你提供如何完成这个任务的一般步骤。请注意，以下是一个基本的指南，你需要进行一些必要的修改以适应你的具体情况。

1. 导入必要的库和模块。

import pandas as pd
import mysql.connector as mysql
from sqlalchemy import create_engine

2. 读取 iris.csv 文件，并将其存储为 pandas 数据帧。

iris_df = pd.read_csv("iris.csv")

3. 连接 MySQL 数据库，并创建一个名为 "iristab" 的表。

db = mysql.connect(
    host="localhost",
    user="yourusername",
    password="yourpassword",
    database="studentdb"
)

cursor = db.cursor()

# 创建表
cursor.execute("CREATE TABLE iristab (sepal_length FLOAT, sepal_width FLOAT, petal_length FLOAT, petal_width FLOAT, label INT)")

4. 将 iris 数据帧中的每一行插入到 MySQL 数据库的 "iristab" 表中。

# 将数据插入表中
for i, row in iris_df.iterrows():
    sql_query = f"INSERT INTO iristab VALUES ({row['sepal_length']}, {row['sepal_width']}, {row['petal_length']}, {row['petal_width']}, {row['label']})"
    cursor.execute(sql_query)

db.commit()

5. 从 MySQL 数据库中读取 "iristab" 表，并将其存储为 pandas 数据帧。

# 从表中检索数据
db_engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://yourusername:yourpassword@localhost:3306/studentdb')
iristab_df = pd.read_sql_table('iristab', db_engine)

6. 将数据帧保存为 Excel 文件。

# 将数据帧保存为 Excel 文件
iristab_df.to_excel("iris_data.xlsx", index=False)

这就是完成这个任务的大致步骤。请注意，在实际情况中，你需要根据你的具体情况进行适当的更改。