python 批量新建excel

可以使用 openpyxl 库来实现 Python 批量插入 Excel 中的图片。首先需要安装 openpyxl，然后可以使用 openpyxl.drawing.image.Image 类来插入图片，代码示例如下:

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.drawing.image import Image

# 创建工作簿
wb = Workbook()
ws = wb.active

# 插入图片
img = Image('image.png')
ws.column_dimensions['B'].width = 20
ws.row_dimensions[1].height = 70
ws.add_image(img, 'B1')

wb.save("test.xlsx")

如果是需要批量插入图片，可以循环遍历文件夹中的图片文件，并使用上述方法进行插入。

import os

for filename in os.listdir('images'):
    if filename.endswith('.png'):
        img = Image(os.path.join('images', filename))
        ws.add_image(img, 'B1')

相关问题

使用python 批量将excel导入accessmdb

### 回答1：
在使用Python批量将Excel导入Access MDB之前，需要安装相关的库文件。我们需要利用Python的pandas库来读取Excel文件中的数据，并借助pyodbc库来连接到Access数据库。下面是具体步骤：

1. 安装pandas库和pyodbc库。可以使用pip命令来安装，打开命令提示符或终端，输入以下命令：

pip install pandas
pip install pyodbc

2. 创建Access MDB数据库文件并创建表。在Access中创建一个新的数据库文件，在“创建”选项卡中选择“表设计”来创建新表并添加字段。请确保在Access中为每个字段使用正确的数据类型。

3. 在Python中编写代码。打开Python IDE或交互式命令提示符，使用以下命令导入必要的库：

import pandas as pd
import pyodbc

4. 设置Python到数据库的连接。需要设置ODBC驱动程序和数据库路径，以便Python可以连接到Access。以下是Python代码的示例：

conn_str = r'DRIVER={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};DBQ=path/to/access/database.mdb'
cnxn = pyodbc.connect(conn_str)

5. 读取Excel文件。使用pandas库的read_excel函数读取Excel文件。以下是Python代码的示例：

df = pd.read_excel('path/to/excel/file.xlsx')

6. 将数据插入到Access表中。使用pandas库的to_sql函数将数据插入到Access表中。以下是Python代码的示例：

table_name = 'my_table'
df.to_sql(table_name, cnxn, if_exists='replace', index=False)

7. 测试代码。运行Python脚本，并检查数据是否已成功导入Access数据库。

以上是使用Python批量将Excel导入Access MDB的步骤。需要注意的是，数据的格式和类型必须在Excel和Access之间正确匹配，否则可能会出现错误。在实际使用过程中，还需要根据具体情况进行调整和优化。

### 回答2：
使用Python批量将Excel导入Access MDB需要遵循以下步骤：

1. 打开Python IDE并导入必要的库，如pandas和pyodbc。

2. 创建一个函数来连接到Access数据库，在该函数中包含连接字符串和登录凭据。

3. 使用pandas的read_excel函数来读取Excel文件并将其存储在DataFrame中。此外，需要指定Excel文件的表单名称。

4. 使用pyodbc库中的cursor()函数创建一个游标对象，该游标对象将用于将数据插入Access数据库。

5. 使用游标对象的executemany()函数将数据插入Access数据库中。需要注意的是，必须指定Access表中的列名，并将其与DataFrame中的列名相匹配。

下面是一个代码示例，该代码示例使用Python批量将Excel导入Access MDB：

import pandas as pd

import pyodbc

​

def access_connection():

access_driver = '{Microsoft Access Driver (*.mdb)}'

access_database = r'C:\example\Database.mdb'

access_user = ''

access_password = ''

access_conn_str = (r'DRIVER={};DBQ={};UID={};PWD={};'

.format(access_driver, access_database, access_user, access_password))

conn = pyodbc.connect(access_conn_str)

cursor = conn.cursor()

return cursor

​

def main():

df = pd.read_excel(r'C:\example\Excel.xlsx', sheet_name='Sheet1')

cursor = access_connection()

for row in df.itertuples():

cursor.executemany('INSERT INTO TableName ([ColumnName1], [ColumnName2], [ColumnName3]) VALUES (?, ?, ?)', row.ColumnName1, row.ColumnName2, row.ColumnName3)

cursor.commit()

cursor.close()

​

if __name__ == '__main__':

main()

注意，示例代码中的“TableName”需要替换为Access数据库中实际要插入数据的表的名称，“ColumnName1”、“ColumnName2”和“ColumnName3”需要替换为实际要插入数据的列的名称。此外，需要替换Excel文件的路径和名称。

### 回答3：
使用Python批量将Excel导入Access MDB是一种非常高效且易于操作的数据导入方法。这种方法可以帮助用户大大减少数据转换的时间和精力。

首先，需要安装Python并确保计算机中安装了pyodbc等相关插件。然后，可以按照以下步骤进行Excel数据导入：

1. 创建Access数据库并在其中创建表格。
2. 使用Python的pandas库将Excel中的数据读取到pandas中。
3. 安装Access数据库的驱动并使用pyodbc库将数据写入Access数据库中。

具体步骤如下：

1. 创建Access数据库：打开Access，选择“新建”->“新建数据库”，指定一个文件夹并为其命名，保存即可。在Access中创建需要导入的表格。

2. 导入Excel数据：使用pandas将Excel中的数据读取到pandas中：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('excel_file.xlsx', sheet_name='sheet1')

其中，'excel_file.xlsx'是你要导入的Excel文件名，'sheet1'是Excel中的工作表名。

3. 将数据导入Access数据库：使用pyodbc库连接Access数据库并将数据写入表格中：

import pyodbc

cnxn = pyodbc.connect(r'Driver={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};DBQ=path\to\access_file.accdb;')
cursor = cnxn.cursor()

for index, row in data.iterrows():
    cursor.execute("INSERT INTO table_name (column1, column2, column3) VALUES (?, ?, ?)",
                   row['column1'], row['column2'], row['column3'])
    
cnxn.commit()
cursor.close()
cnxn.close()

其中，'path\to\access_file.accdb'是你的Access数据库文件路径，'table_name'是你要导入数据的表格名，'column1, column2, column3'是表格中的列名。

以上就是使用Python批量将Excel导入Access MDB的方法，具体操作可以根据实际需求进行调整。总而言之，这种方法可以有效地提高数据导入的效率和准确性，适用于大规模数据导入的场景。

python批量更新Excel中数据到sqlserver

### 回答1：
可以使用 Python 中的 pyodbc 模块来连接 SQL Server 数据库并执行更新操作。

首先读取 Excel 文件中的数据，可以使用 pandas 库的 read_excel() 函数读取 Excel 文件并将其存储在一个 DataFrame 中。然后，使用 pyodbc 模块的 connect() 函数连接 SQL Server 数据库，并使用 cursor() 函数创建一个光标对象。

接下来，可以使用光标对象的 execute() 函数执行 UPDATE 语句，从而更新数据库中的数据。这里是一个例子：

import pyodbc
import pandas as pd

# 连接 SQL Server 数据库
cnxn = pyodbc.connect('Driver={SQL Server};'
                      'Server=server_name;'
                      'Database=database_name;'
                      'Trusted_Connection=yes;')

# 创建光标对象
cursor = cnxn.cursor()

# 读取 Excel 文件中的数据
df = pd.read_excel('file.xlsx')

# 遍历 DataFrame 中的每一行
for index, row in df.iterrows():
    # 构造 UPDATE 语句
    sql = f"UPDATE table_name SET column1 = '{row['column1']}', column2 = '{row['column2']}' WHERE id = {row['id']}"
    # 执行 UPDATE 语句
    cursor.execute(sql)

# 提交更改
cnxn.commit()

# 关闭光标对象和连接
cursor.close()
cnxn.close()

希望这能帮到你！

### 回答2：
要实现Python批量更新Excel中的数据到SQL Server，以下是具体的步骤：

1. 首先，需要安装Python的相关依赖包，包括pandas、pyodbc等。可以使用pip命令进行安装。

2. 确保已经安装好SQL Server，并且在SQL Server中创建好对应的数据表，以准备接收Excel数据。

3. 使用pandas库中的read_excel函数读取Excel文件的数据，并将其保存到一个DataFrame对象中。

4. 使用pyodbc库来连接到SQL Server数据库。

5. 使用pyodbc库中的execute函数执行SQL语句来创建一个游标对象。

6. 使用游标对象中的executemany函数来批量插入数据到SQL Server的数据表，传入的参数为数据表名称和DataFrame对象的值。

7. 最后，使用commit函数将数据插入到SQL Server中，并使用close函数关闭游标和数据库连接。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import pyodbc

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

# 连接到SQL Server数据库
conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=服务器名称;DATABASE=数据库名称;UID=用户名;PWD=密码')

# 创建游标对象
cursor = conn.cursor()

# 批量更新数据到SQL Server
cursor.executemany("UPDATE 表名 SET 字段1=?, 字段2=? WHERE 条件", list(df.to_records(index=False)))

# 提交更新的数据
conn.commit()

# 关闭游标和数据库连接
cursor.close()
conn.close()

需要根据实际情况修改代码中的服务器名称、数据库名称、用户名、密码、表名、字段等信息。

### 回答3：
要使用Python批量更新Excel中的数据到SQL Server，我们可以使用以下几个步骤：

1. 首先，我们需要安装所需的库，包括pandas和pyodbc。可以使用pip install pandas pyodbc命令来安装这些库。

2. 接下来，我们需要连接到SQL Server数据库。使用pyodbc库可以帮助我们建立与数据库的连接。我们需要提供数据库的连接字符串，包括服务器名、数据库名、用户名和密码等信息。例如： conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server Native Client 11.0};SERVER=服务器名;DATABASE=数据库名;UID=用户名;PWD=密码')

3. 然后，使用pandas库读取Excel文件中的数据，将其转换为DataFrame对象。可以使用pandas的read_excel函数来读取Excel文件，并将其保存到DataFrame中： df = pd.read_excel('文件名.xlsx')

4. 现在，我们可以使用pandas的to_sql函数将DataFrame中的数据批量插入到SQL Server表中。我们需要指定目标表的名称以及连接到数据库的连接对象。例如： df.to_sql('表名', conn, if_exists='replace', index=False)

在这个例子中，if_exists参数用于指定如果表已经存在，是否进行替换。如果设置为'replace'，则会先删除表中的所有数据，然后将DataFrame中的数据插入到表中。如果设置为'append'，则会在现有表的末尾追加数据。

最后，我们需要关闭与SQL Server的连接。使用conn.close()来关闭连接。

通过以上步骤，我们就可以使用Python批量更新Excel中的数据到SQL Server了。这样可以提高数据处理的效率，并且能够更方便地与数据库进行交互。