如何用Python读取EXCEL导入数据库

Question

如题所述

Answer 1

在公司作为数据分析师，每天面对的是从报表系统下载的大量Excel文件，这些文件需要被导入数据库，以供分析和决策。面对数据量大、下载限制以及报表系统不稳定导致的数据重刷，手动操作显得既费时又费力。因此，编写Python脚本自动化这个流程成为了一项重要任务。

### 解决过程

首先，确保你的Python环境中安装了必要的库：`pandas`用于Excel文件的读取，`os`用于处理文件路径，以及`pymysql`用于数据库连接。

#### 1. 数据库连接建立

创建数据库引擎，使用`pymysql`连接到数据库。这里的关键是`if_exists`参数，用于定义如果数据库表已存在时的处理方式。可以选择追加`'append'`或覆盖`'replace'`数据。

#### 2. Excel文件读取

`pandas`库中的`read_excel`和`read_csv`函数被用来读取Excel和CSV文件。路径管理需注意文件路径的格式，确保路径前有`\`符号。

#### 3. 数据导入数据库

将读取到的数据通过数据库引擎进行导入，确保数据格式与数据库表字段相匹配。

### 延伸扩展

#### 多个文件读取合并

使用文件夹遍历读取多个Excel文件，通过`concat`函数将数据合并，适用于多个数据表批量导入。

#### 大文件批量存入

对于大文件，采用批量导入方式，提高效率。结合`tqdm`库中的`notebook`模块，可以实现进度条可视化，方便监控导入进度。

#### 多个不同表格读取导入

利用字典的特性，将不同表格数据与对应的表名关联，简化导入过程。

### 常见问题解决

#### 读取CSV文件时的编码错误

遇到编码问题时，可以尝试使用`utf-8`和`gbk`两种编码方式读取文件，通过查看文件编码并调整以解决。

#### 数据导入数据库失败

导入失败通常与数据格式不匹配有关。检查Python读取的数据类型是否与数据库字段类型一致，以及字段长度是否匹配源数据。

### 总结

掌握上述方法后，可以实现自动化读取并导入Excel文件至数据库，大幅提升工作效率。通过设置定时任务，可以实现自动化流程，节省手动操作时间。实践这些技巧，让你的工作更加高效，体验自动化带来的便捷。