写个sql脚本查询xlsx文件里的员工号在数据库里面还能否查到

假设你要查询的xlsx文件中员工号列的列名为employee_id，数据库中对应员工号的列名为employee_id，可以使用如下的SQL脚本查询：

SELECT employee_id FROM your_table_name
WHERE employee_id IN (
    SELECT employee_id FROM OPENROWSET(
        'Microsoft.ACE.OLEDB.12.0',
        'Excel 12.0;Database=C:\path\to\your\file.xlsx;HDR=YES;IMEX=1',
        'SELECT employee_id FROM [Sheet1$]'
    )
)

其中，your_table_name为你要查询的数据库表的名称，C:\path\to\your\file.xlsx为你要查询的xlsx文件的路径，Sheet1为你要查询的xlsx文件中的工作表名称。

这个SQL脚本使用了OPENROWSET函数，它可以让你在SQL Server中使用类似于SELECT语句的方式查询Excel文件中的数据。IMEX=1参数表示Excel文件中的所有数据都会被当作文本处理，因此可以避免一些数据类型的转换问题。

相关问题

写一个python脚本，使用mysql查询的数据写入excel表

下面是一个Python脚本，它使用MySQL查询结果并将数据写入Excel表格。

首先，需要安装 `pandas` 和 `mysql-connector-python` 库。可以使用以下命令安装：

!pip install pandas mysql-connector-python

然后，可以使用以下脚本连接到MySQL数据库并执行查询。该脚本将查询结果转换为一个 Pandas 数据帧，并使用 Pandas 的 `to_excel()` 方法将数据写入 Excel 文件。

import mysql.connector
import pandas as pd

# MySQL 连接参数
config = {
    'user': 'your_username',
    'password': 'your_password',
    'host': 'localhost',
    'database': 'your_database'
}

# 查询语句
query = 'SELECT * FROM your_table'

# 连接到 MySQL 数据库并执行查询
cnx = mysql.connector.connect(**config)
df = pd.read_sql(query, cnx)

# 将结果写入 Excel 文件
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx')
df.to_excel(writer, index=False)
writer.save()

# 关闭连接
cnx.close()

请替换 `your_username`、`your_password`、`localhost`、`your_database` 和 `your_table` 为实际的连接参数和查询。请注意，查询结果必须符合 Pandas 数据帧的格式，否则可能会出现错误。

写一个python脚本，访问sql数据库，执行sql语句，查询在指定日期内每24小时的结果，并将结果按照不同日期输出到一个excel文件中。结果值大于20且小于30的标识绿色，结果值小于20且大于10的标识黄色，小于10的标识灰色。

以下是一个示例代码：

import pymysql
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import PatternFill

# 连接数据库
conn = pymysql.connect(host='host', port=3306, user='user', password='password', database='database')
cursor = conn.cursor()

# 查询数据
start_date = "2023-01-01"
end_date = "2023-01-31"
sql = f"SELECT date, result FROM table WHERE date BETWEEN '{start_date}' AND '{end_date}'"
cursor.execute(sql)
data = cursor.fetchall()

# 转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=["date", "result"])

# 设置颜色
green_fill = PatternFill(start_color="00FF00", end_color="00FF00", fill_type="solid")
yellow_fill = PatternFill(start_color="FFFF00", end_color="FFFF00", fill_type="solid")
gray_fill = PatternFill(start_color="808080", end_color="808080", fill_type="solid")
for i in range(len(df)):
    if df.loc[i, "result"] >= 20 and df.loc[i, "result"] < 30:
        df.loc[i, "color"] = green_fill
    elif df.loc[i, "result"] >= 10 and df.loc[i, "result"] < 20:
        df.loc[i, "color"] = yellow_fill
    else:
        df.loc[i, "color"] = gray_fill

# 创建Excel工作簿并保存
book = Workbook()
writer = pd.ExcelWriter("result.xlsx", engine='openpyxl') 
writer.book = book

for date, group in df.groupby(by='date'):
    group.to_excel(writer, sheet_name=date, index=False)
    sheet = writer.sheets[date]
    for row in range(len(group)):
        for col in range(2):
            sheet.cell(row+1, col+1).fill = group.loc[row, "color"]

writer.save()

# 关闭数据库连接
cursor.close()
conn.close()

需要注意的是，这份代码需要安装pandas和openpyxl库，你可以使用以下命令安装：

pip install pandas
pip install openpyxl

这份代码仅作为示例，你需