python将excel数据批量导入sqlserver数据库

可以使用Python中的pandas库和pyodbc库来实现将Excel数据批量导入SQL Server数据库。

首先需要安装pandas库和pyodbc库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas
pip install pyodbc

然后可以按照以下步骤进行操作：

1. 使用pandas库读取Excel数据，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')

其中，`data.xlsx`是要导入的Excel文件名，可以根据实际情况修改。

2. 连接SQL Server数据库，可以使用以下代码：

import pyodbc

conn = pyodbc.connect('Driver={SQL Server};'
                      'Server=server_name;'
                      'Database=database_name;'
                      'Trusted_Connection=yes;')

其中，`server_name`和`database_name`分别是SQL Server服务器名称和数据库名称，可以根据实际情况修改。

3. 将数据导入SQL Server数据库，可以使用以下代码：

cursor = conn.cursor()

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

conn.commit()

其中，`table_name`是要导入数据的表格名称，`column1`、`column2`和`column3`分别是表格中要导入的列名，可以根据实际情况修改。

4. 关闭数据库连接：

conn.close()

完整代码示例：

import pandas as pd
import pyodbc

df = pd.read_excel('data.xlsx')

conn = pyodbc.connect('Driver={SQL Server};'
                      'Server=server_name;'
                      'Database=database_name;'
                      'Trusted_Connection=yes;')

cursor = conn.cursor()

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

conn.commit()
conn.close()

注意：在实际操作中，需要根据实际情况修改代码中的参数，例如Excel文件名、SQL Server服务器名称、数据库名称、表格名称和列名等。同时，在执行INSERT语句时，需要根据实际情况修改VALUES后面的参数个数和顺序。