python连接excel表

要在Python中连接Excel表，可以使用Python的pandas库。pandas库提供了一个excel文件读取器，它可以从Excel文件中读取数据并将其转换为pandas DataFrame。

以下是一个简单的Python代码片段，可以连接到一个Excel表格并读取其中的数据：

import pandas as pd

# 首先，使用pandas库中的read_excel函数读取Excel文件：
df = pd.read_excel('excel_file.xlsx')

# 然后，您可以处理数据，例如按列名访问数据：
column_data = df['Column Name']

# 或者按行号访问数据：
row_data = df.iloc[0]

# 最后，您可以将数据导出到Excel文件中：
df.to_excel('new_excel_file.xlsx')

请注意，您需要将“excel_file.xlsx”替换为您要连接的Excel文件的实际文件名。另外，您需要安装pandas库才能使用上述代码。

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用Python连接Excel表和sql里的表

可以使用Python中的pandas库来连接Excel表和SQL表。首先，使用pandas读取Excel表格并将其转换为数据框。然后，使用pandas中的to_sql函数将数据框插入到SQL表中。具体代码如下：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 连接数据库
engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@host:port/database')

# 将数据插入到SQL表中
df.to_sql('table_name', engine, if_exists='replace', index=False)

其中，'example.xlsx'是Excel表格的文件名，'user'和'password'是连接数据库时的用户名和密码，'host'和'port'是数据库的主机地址和端口号，'database'是要连接的数据库名，'table_name'是要插入数据的表名。如果SQL表已经存在，可以使用if_exists='replace'来替换原有表中的数据。

用Python连接excel表01Exce表02，并且合并输出03

以下是Python代码，可以用pandas库连接两个excel表，并将它们合并为一个新的表输出到excel文件中。

import pandas as pd

# 读取excel表01
df1 = pd.read_excel('表01.xlsx')
# 读取excel表02
df2 = pd.read_excel('表02.xlsx')

# 合并两个表
merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

# 输出到excel表03
merged_df.to_excel('表03.xlsx', index=False)

请注意：在代码中，`表01.xlsx`和`表02.xlsx`是需要连接的两个excel表的文件名。`表03.xlsx`是合并后的excel文件的文件名。您应该替换这些名称以与您的实际文件名匹配。`.to_excel()`的`index=False`参数确保在输出到新excel表时去除索引列。