python读取excel数据并放入mysql

数据库中，你能否给出具体的代码实现方法？

可以的，以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
import pymysql

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 连接MySQL数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='test')

# 将数据写入MySQL数据库
df.to_sql(name='table_name', con=conn, if_exists='replace', index=False)

# 关闭数据库连接
conn.close()

其中，`data.xlsx` 是要读取的 Excel 文件名，`table_name` 是要写入的 MySQL 数据库表名，`if_exists='replace'` 表示如果表已经存在，则先删除原有表再创建新表，`index=False` 表示不将 DataFrame 的索引写入数据库。

相关问题

用post的方式从接口中调出数据，并把数据放入excel，再把excel的数据放入数据库

用POST方式从API接口获取数据并将其处理成Excel文件，然后将Excel内容插入数据库，可以分为几个步骤：

1. **发送请求获取数据**：
使用Python的requests库发起HTTP POST请求，向指定的API接口传递必要的参数，获取返回的数据。例如：

   import requests
   response = requests.post('http://api.example.com/data', data=data_params)
   received_data = response.json() # 假设数据是JSON格式

2. **创建Excel文件**：
使用pandas库将数据转换为DataFrame结构，然后保存到Excel文件：

   import pandas as pd
   df = pd.DataFrame(received_data)
   df.to_excel('output.xlsx', index=False)

3. **读取Excel文件数据**：
要将Excel数据读入内存准备插入数据库，可以再次使用pandas：

   excel_df = pd.read_excel('output.xlsx')

4. **插入数据库**：
根据数据库类型（如MySQL、SQL Server等），使用相应的库（如sqlite3、psycopg2等）连接数据库，将DataFrame转换为适应表结构的记录，然后插入：

   if using_mysql:
       import pymysql
       with pymysql.connect(...) as conn:
           sql = "INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (%s, %s)"
           cursor = conn.cursor()
           for row in excel_df.itertuples():
               cursor.execute(sql, row[1:])
               conn.commit()
   elif using_sqlite:
       # 类似的方法，但使用sqlite3库

import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine, DateTime # 读取 Excel 文件并转换时间格式 temp = pd.read_excel(r"D:\pythonProject\pythonProject1\数据\2月安规.xlsx") temp['checktime'] = pd.to_datetime(temp['checktime'], format='%Y/ %m/ %d/ %H/ %M/ %S') print(temp) # 创建 MySQL 连接 password = '123456' engine = create_engine(f'mysql+pymysql://root:{password}@localhost:3306/test?charset=utf8') # 将 DataFrame 写入 MySQL 数据库 with engine.connect() as conn, conn.begin(): temp.to_sql(name='environment_safeinspt', con=conn, if_exists='append', index=False, dtype={'checktime': DateTime()} ) print("写入成功！")帮我修改

你的代码已经很接近正确了，只需要稍作修改就可以实现将 DataFrame 写入 MySQL 数据库。以下是修改后的代码：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine, DateTime

# 读取 Excel 文件并转换时间格式
temp = pd.read_excel(r"D:\pythonProject\pythonProject1\数据\2月安规.xlsx")
temp['checktime'] = pd.to_datetime(temp['checktime'], format='%Y/ %m/ %d/ %H/ %M/ %S')

# 创建 MySQL 连接
password = '123456'
engine = create_engine(f'mysql+pymysql://root:{password}@localhost:3306/test?charset=utf8')

# 将 DataFrame 写入 MySQL 数据库
with engine.connect() as conn, conn.begin():
    temp.to_sql(name='environment_safeinspt',
                con=conn,
                if_exists='append',
                index=False,
                dtype={'checktime': DateTime()}
                )
print("写入成功！")

在代码中，主要做了以下几点修改：

1. 将 `from sqlalchemy import DateTime` 加入到代码中，以便在 DataFrame 中为 `checktime` 列指定数据类型。这里使用了 `DateTime()` 类型来指定该列的数据类型为 MySQL DATETIME 类型。
2. 在将 DataFrame 写入 MySQL 数据库时，为 `dtype` 参数指定了 `{'checktime': DateTime()}`，以便将 `checktime` 列的数据类型指定为 MySQL DATETIME 类型。
3. 将代码放入了 `with engine.connect() as conn, conn.begin():` 的上下文管理器中，以确保在写入数据时使用的连接能够被正确关闭。

希望这些修改能够帮助你成功将 DataFrame 写入 MySQL 数据库。