xlsx 转sqlite python代码

以下是一个基本的示例代码，将一个包含数据的 Excel 文件转换为 SQLite 数据库，使用 Python 和 pandas、sqlite3 模块。

import pandas as pd
import sqlite3

# 读取 Excel 文件中的数据到 pandas 数据框中
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 连接到 SQLite 数据库
conn = sqlite3.connect('data.db')

# 将数据框中的数据写入 SQLite 数据库中的表格
df.to_sql('data', conn)

# 关闭数据库连接
conn.close()

在这个示例中，我们首先使用 pandas 的 read_excel() 函数将 Excel 文件中的数据读取到一个 pandas 数据框中。然后，我们使用 sqlite3 模块连接到一个 SQLite 数据库。最后，我们使用 pandas 的 to_sql() 函数将数据框中的数据写入到 SQLite 数据库中的一个名为 "data" 的表格中。最后，我们关闭了数据库连接。

相关问题

Python实现excel转sqlite的方法

要将Excel文件转换为SQLite数据库，需要先安装Python的SQLite3模块和pandas模块。然后按照以下步骤操作：

1. 导入模块：

import sqlite3
import pandas as pd

2. 连接数据库：

conn = sqlite3.connect('database.db')

3. 读取Excel文件：

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

4. 将数据写入SQLite数据库：

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

其中，'table_name'是要创建的表名，if_exists='replace'表示如果表已经存在则替换，index=False表示不将索引列写入数据库。

完整代码示例：

import sqlite3
import pandas as pd

# 连接数据库
conn = sqlite3.connect('database.db')

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

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

# 关闭连接
conn.close()

注意：在将Excel文件转换为SQLite数据库时，需要保证Excel文件的数据结构符合SQLite数据库的要求，例如，Excel文件中的每个表需要有一个唯一的表名，每个表需要有一个主键等。

script引入 xlsx 转换

要实现将 xlsx 文件转换为其他格式，你可以使用一些现成的库或工具来实现。

其中，一个比较常用的工具是 `pandas`，它是一个高性能数据分析库，可以读取和写入多种数据格式，包括 Excel、CSV、SQL 等格式。你可以使用 `pandas` 的 `read_excel` 函数来读取 xlsx 文件，然后使用 `to_csv`、`to_sql` 等函数将数据转换为其他格式。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 将数据转换为 CSV 格式并保存
data.to_csv('output.csv', index=False)

# 将数据转换为 SQL 数据库并保存
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('sqlite:///output.db')
data.to_sql('table_name', engine, if_exists='replace')

另外，还有一些其他的库和工具，如 `openpyxl`、`xlrd`、`pyexcel` 等，也可以用来读写 xlsx 文件。你可以根据具体的需求选择合适的工具。