从excel导入数据至PostgreSQL数据库

本文详细介绍如何将Excel表格中的数据导入到PostgreSQL数据库中,包括编辑Excel表以匹配数据库字段,转换文件格式为CSV,并使用PostgreSQL导入工具完成数据迁移。

从excel导入数据至PostgreSQL数据库

1.编辑excel表数据 数据库表字段为空的可在excel表中清除
比如需要导入数据的这张users表:users导入目标表结构

前三个字段是需要在excel中导入的
这样excel表可以这样编辑:

excel表编辑
2.编辑好之后另存为.csv格式
在这里插入图片描述
编码可以用记事本打开 然后另存为UTF-8

3.右键需要导入的表 选择导入 按照提示操作即可 里面有一步是选择数据源对照表字段 如下:
在这里插入图片描述

4.导入成功 如下图:
在这里插入图片描述

Excel 数据导入 PostgreSQL 数据库可以通过多种方式实现,具体选择取决于实际需求、数据量大小以及对自动化的偏好。以下是几种常见的方法及其关键步骤: ### 1. 使用数据库工具进行手动导入 许多数据库管理工具(如 Navicat、DBeaver 或 pgAdmin)提供了图形化界面支持 Excel 文件的导入操作。通过这些工具,可以方便地将 Excel 表格映射到数据库表结构,并完成导入过程。在导入前需要确保目标数据库已经创建好与 Excel 字段匹配的表结构[^2]。 例如,在 PostgreSQL 中创建一个用于存储电影明星信息的表: ```sql CREATE TABLE movie_star ( user_id INT, user_name VARCHAR(100), age INT, gender TEXT, address VARCHAR(100), remark TEXT ); ``` ### 2. 利用 Python 脚本实现自动化导入 如果希望以编程方式批量处理 Excel 数据导入 PostgreSQL,可以使用 Python 的相关库来完成。主要依赖以下库: - `pandas`:用于读取和处理 Excel 数据。 - `openpyxl` 或 `xlrd`:作为 pandas 读取 Excel 文件的引擎。 - `psycopg2`:Python 对接 PostgreSQL数据库适配器。 安装必要的包: ```bash pip install pandas psycopg2 openpyxl ``` 示例代码如下: ```python import pandas as pd import psycopg2 from sqlalchemy import create_engine # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('movie_star.xlsx') # 创建数据库连接 engine = create_engine('postgresql+psycopg2://username:password@localhost:5432/dbname') # 将 DataFrame 写入 PostgreSQL 表 df.to_sql('movie_star', engine, if_exists='append', index=False) ``` ### 3. 使用中间格式转换后导入 对于一些不直接支持 Excel 导入数据库环境,可以先将 Excel 文件另存为 CSV 格式,然后通过 PostgreSQL 的 `COPY` 命令或 `psql` 工具导入: ```sql COPY movie_star FROM '/path/to/movie_star.csv' DELIMITER ',' CSV HEADER; ``` ### 4. 注意事项 - **字段类型问题**:Excel 中某些字段可能包含混合类型的数据(如数字与文本共存),为了避免导入失败,默认会将所有字段识别为 `Text` 类型,后续需根据业务需求调整字段类型[^5]。 - **编码一致性**:确保 Excel 文件的字符编码与数据库一致,通常推荐使用 UTF-8 编码。 - **数据清洗**:导入前建议对数据进行预处理,去除无效值、空行等异常情况。 ###
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