pands excel 引擎

引用\[1\]中提到了使用pandas的DataFrame对象的to_sql方法将数据写入数据库。具体的步骤如下：
1. 首先，需要创建一个数据库引擎，可以使用create_engine函数创建一个MySQL数据库引擎。
2. 然后，创建一个会话类型，可以使用sessionmaker函数创建一个会话类型。
3. 接下来，创建一个ORM模型，可以使用declarative_base函数创建一个ORM模型的基类。
4. 定义一个表格类，可以继承自ORM模型的基类，并定义表格的结构和字段。
5. 使用Base.metadata.create_all(engine)创建数据库，如果数据库已存在，则不会创建新的数据库。
6. 遍历需要写入数据库的Excel文件列表，判断文件大小是否大于0，如果大于0，则读取Excel文件的数据，并将数据写入数据库中的对应表格。

引用\[2\]中提到了在每完成一个文件的写入操作后，收集文件的信息并进行数据核验的步骤。具体的步骤如下：
1. 创建一个会话对象。
2. 遍历需要写入数据库的Excel文件列表，判断文件大小是否大于0，如果大于0，则读取Excel文件的数据，并将数据写入数据库中的对应表格。
3. 使用session.add方法将文件的信息添加到会话对象中。
4. 使用session.commit方法提交会话对象的更改。
5. 使用session.close方法关闭会话对象。

综上所述，pandas的Excel引擎可以通过使用DataFrame对象的to_sql方法将数据写入数据库，并可以通过会话对象进行数据核验。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Pandas大量Excel数据写入Mysql](https://blog.csdn.net/yyz0126/article/details/124177321)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Pandas知识点-读写Excel最全参数总结（收藏）](https://blog.csdn.net/weixin_43790276/article/details/127598797)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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