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

时间: 2023-09-25 16:06:35 浏览: 69
### 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: ```python 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: ```python 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: ```python # 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: ```python 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: ```python 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。 ```python 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。 ```python 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。 ```python 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。 ```python 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。 ```python 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。

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