用python将数据库文件写入Excel

本文介绍如何使用Python将数据库文件转换为Excel格式,包括使用正则表达式处理数据、xlwt库创建Excel文件及pandas库进行数据读取。通过具体代码示例,展示了从数据读取到写入Excel的全过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

用python将数据库文件写入Excel

导入需要的库文件

本次使用的库有:

  • re:正则库(自带)
  • xlwt:操作excel文件库(使用pip install xlwt安装)
  • pandas:文件处理库(使用pip install pandas安装)
import re     
import xlwt     
import pandas as pd    

观察数据结构

查看文件数据格式

if __name__ == '__main__':
    file = xlwt.Workbook()   #新建Excel文件
    sheet = file.add_sheet('Yangjiang1951-2019')   #新建工作表
    with open("zhong_test.dly",'r',encoding='utf-8') as f:    #以只读打开数据库文件,定义编码
        datalist = f.readlines()      #读取文件每行数据
        i = 0     #控制写入的行编号
        for data in datalist:      #循环读取每行数据
            data_split = re.split(r"\s+|s|S", data)    #使用正则分割数据文件中的空格、s、S,返回迭代器(需转换成列表)
            del_space = list(filter(lambda x: x != '', data_split))    #过滤掉空字符串
            for j in range(len(del_space)):     #控制写入的列编号
                sheet.write(i,j,del_space[j])      #按(行、列、内容)写入Excel文件
            i = i + 1     #换行
        file.save("zhong_sir2019.7.1.xls")    #保存文件
data = pd.read_excel("zhong_sir2019.7.1.xls")    #读取写入完毕的文件
data

结果展示

j结果展示

总结

本人是土木专业学生,自学python,随便写点东西,欢迎大家讨论交流,共同进步!2019.7.1

### 使用Python数据库读取数据写入Excel文件 为了实现这一目标,可以采用`pandas`库来简化操作流程。具体来说,通过SQL查询语句连接至MySQL数据库获取所需的数据集,并利用`to_excel()`方法将这些数据保存成Excel格式的文档。 #### 安装必要的依赖包 在开始之前,确保安装了所需的第三方模块,包括用于数据库交互的`mysql-connector-python`以及提供强大数据分析功能的`pandas`[^1]: ```bash pip install mysql-connector-python pandas openpyxl ``` #### 连接数据库与执行查询 建立与MySQL服务器之间的连接,并定义一个函数用来执行特定的SELECT命令返回DataFrame对象作为结果集的一部分: ```python import pandas as pd import mysql.connector def fetch_data_from_db(query, config): connection = None try: # 创建数据库连接 connection = mysql.connector.connect(**config) if connection.is_connected(): df = pd.read_sql(query, con=connection) return df finally: if connection and connection.is_connected(): cursor.close() connection.close() db_config = { 'host': 'localhost', 'database': 'test_db', 'user': 'root', 'password': '' } sql_query = "SELECT * FROM your_table;" dataframe = fetch_data_from_db(sql_query, db_config) ``` #### 将数据框转换为Excel文件 一旦拥有了包含所有记录的数据帧实例,则可以通过调用其内置的方法轻松完成导出工作。这里需要注意的是,在指定路径时最好给出绝对地址以避免潜在错误;另外还可以自定义Sheet的名字以便更好地组织内容[^5]: ```python output_file_path = '/path/to/output.xlsx' sheet_name = '销售数据表' with pd.ExcelWriter(output_file_path, engine='openpyxl') as writer: dataframe.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False) print(f'Data has been successfully written to {output_file_path}') ``` 上述代码片段展示了完整的解决方案——不仅涵盖了如何有效地加载远程存储的信息资源,同时也说明了怎样借助于流行的开源软件工具链快速生成结构化的电子表格报告。
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值