mysql和pandas实现表格内容拆分

需求
 将以下表格内容由1:n,拆分为1:1:

原始:
在这里插入图片描述
处理后:
在这里插入图片描述

一 Mysql方法:

注:
部分信息参考博客:https://blog.youkuaiyun.com/johnricgtsd8br/article/details/97927842
先贴代码:

 SELECT DISTINCT cid, SUBSTRING_INDEX(
 SUBSTRING_INDEX( t1.content, ',',b.help_topic_id + 1),',',-1) as title
 FROM t1
JOIN
mysql.help_topic as b
on b.help_topic_id < (char_length(t1.content) - char_length(replace(t1.content,',',''))+1)

解析:
SUBSTRING_INDEX(str,delim,count):根据delim定位来切分字符串,count可以是正(从左往右数),可以实负(从右往左数)

逗号个数=char_length(字符串)-char_length(replace(字符串,’,’,’’))

逗号位置=mysql.help_topic.id < 逗号个数[+1]

mysql.help_topic表的自增id是从0开始,所以在进行截取时要对id进行+1。见:
substring_index(t1.content,’,’,b.help_topic_id+1)

title列最后一个字符不是逗号时:逗号个数+1是为了截取时不漏掉最后一个逗号后的值,即:
char_length(t1.content) - char_length(replace(t1.content,’,’,’’))+1;

title 列最后一个字符是逗号时:逗号个数就不需要+1了,直接:
char_length(t1.content) - char_length(replace(t1.content,’,’,’’))

二 pandas 方法
df = pd.DataFrame({
    'cid':[1,2,3,4,5],
    'title':['汽车,火车,轮船','人才','数据,分析','测试数据',''],
    },index=[1,2,3,4,5])
df_new = df.drop(columns='title')
df_new = df_new.join(df['title'].str.split(',',expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename('title'))
df_new.reset_index(drop='True')

解析:
stack():从列到索引堆叠指定级别,实现多重索引

在这里插入图片描述
另外一个官网离例子,直接使用explode函数:

df. explode('title')
<think>首先,用户的问题是:“我想将Excal表格数据同步到Navicat 请问如何将Excal表格数据导入或同步到Navicat”。用户可能指的是“Excel”,而不是“Excal”,因为“Excal”看起来是拼写错误。在引用中,有提到“xlwings”用于处理Excel表格,所以我应该假设是“Excel”。 我的角色是系统级指令:所有行内数学表达式使用$...$,独立公式使用$$...$$,LaTeX语法正确,使用中文回答,生成相关问题,并在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 用户可见层的要求:回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题,尽量保证回答真实可靠。参考站内引用,但引用不是直接相关,所以我需要基于一般知识来回答。 站内引用: - 引用[1]:提到了MySQLdb, pandas, matplotlib, xlwings, time。这表明用户可能在使用Python处理数据。 - 引用[2][3]:讨论了性能问题,涉及SQL查询、索引、连接数等,但主要是关于数据库性能调优。 - 引用[4]:似乎是一些URL或系统名称,不太相关。 - 用户的问题是关于将Excel数据导入Navicat,Navicat是一个数据库管理工具。 所以,我需要提供一个清晰的步骤指南,如何将Excel数据导入Navicat。Navicat支持多种数据库,如MySQL、PostgreSQL等,所以我应该给出一般方法。 步骤: 1. **准备Excel数据**:确保Excel文件格式正确。 2. **使用Navicat的导入功能**: - 打开Navicat,连接到目标数据库。 - 选择要导入数据的表或数据库。 - 使用“导入向导”或类似功能。 3. **选择Excel文件**:指定文件路径。 4. **映射列**:将Excel列映射到数据库表列。 5. **执行导入**:完成向导。 由于引用中提到了xlwings,这可能意味着用户在使用Python脚本,所以我也可以提到使用Python脚本导入数据的方法,比如使用pandasMySQLdb。 生成相关问题: - 基于用户的问题,生成2-3个相关问题,如优化导入、处理错误等。 回答结构: - 开头:确认问题并概述步骤。 - 逐步指南:分步解释。 - 结尾:生成相关问题。 - 引用标识:如果在回答中引用站内内容,添加引用标识。但引用不直接相关,所以可能不需要添加,除非我能自然融入。 最终回答用中文。</think>### 如何将Excel表格数据导入或同步到Navicat Navicat 是一款流行的数据库管理工具,支持 MySQL、PostgreSQL、SQLite 等多种数据库。将 Excel 数据导入或同步到 Navicat 是一个常见需求,可以通过内置的导入向导或脚本实现。以下是详细步骤,确保操作可靠且高效。整个过程基于 Navicat 的通用功能(适用于 Navicat Premium 或类似版本),并结合实际最佳实践。 #### 步骤 1: 准备 Excel 数据 - **确保 Excel 文件格式正确**: - 数据应放在一个工作表中,第一行作为列标题(字段名)。 - 移除空行、合并单元格或特殊字符,以避免导入错误。 - 保存为 `.xlsx` 或 `.csv` 格式(推荐 `.csv` 以提高兼容性)。 - **示例**:如果你的 Excel 文件名为 `data.xlsx`,包含列如 `id, name, age`。 #### 步骤 2: 在 Navicat 中使用导入向导 - **连接到目标数据库**: - 打开 Navicat,创建一个新连接或选择现有数据库连接(如 MySQL)。 - 确保数据库已启动,并有写入权限。 - **启动导入向导**: - 右键点击目标数据库或表(如选择 `Tables`),选择“导入向导”。 - 在向导中,选择“Excel Files”作为导入格式(如果文件是 `.xlsx`),或“Text Files”用于 `.csv`。 - **选择文件并映射列**: - 浏览并选择你的 Excel 文件(例如 `C:\data.xlsx`)。 - Navicat 会预览数据:确认第一行是标题,并手动映射 Excel 列到数据库表列(如将 Excel 的 `name` 列映射到数据库的 `user_name` 列)。 - 设置导入选项: - 选择“新建表”或“追加到现有表”(如果表已存在)。 - 调整数据类型(如整数、字符串),Navicat 会自动推断,但建议手动校对。 - **执行导入**: - 点击“开始”按钮,Navicat 会将数据导入数据库。导入完成后,会显示报告(如成功行数、错误日志)。 - 检查目标表:在 Navicat 中刷新表,验证数据是否正确。 #### 步骤 3: 处理同步或重复导入(可选) - 如果需定期同步(如 Excel 数据更新时),可使用以下方法: - **Navicat 的批处理作业**: - 在 Navicat 中,创建“批处理作业”:添加“导入”任务,设置文件路径映射规则。 - 保存作业,并使用 Navicat 的调度器定期运行(例如每天自动同步)。 - **脚本自动化(推荐用于大规模数据)**: - 使用 Python 脚本:结合 `pandas` 读取 Excel,`MySQLdb` 写入数据库(参考引用[1])。示例脚本: ```python import pandas as pd import MySQLdb import time # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('data.xlsx') # 连接数据库 conn = MySQLdb.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='your_db') cursor = conn.cursor() # 将数据写入数据库(示例:插入到表 'users') for index, row in df.iterrows(): sql = "INSERT INTO users (name, age) VALUES (%s, %s)" cursor.execute(sql, (row['name'], row['age'])) conn.commit() cursor.close() conn.close() print("导入成功!耗时:", time.process_time(), "秒") ``` - 运行脚本后,在 Navicat 中刷新表即可看到同步数据。 #### 注意事项 - **性能优化**: - 大型 Excel 文件(如超过 10 万行)可能导致导入缓慢。先拆分文件或使用 `.csv` 格式(比 `.xlsx` 更快)。 - 如果数据库性能差,参考引用[2][3],检查索引连接数:确保目标表有主键索引,避免导入时锁表;调整 Navicat 的连接超时设置。 - **常见错误处理**: - 数据类型不匹配:在导入向导中手动调整列类型(如 Excel 的日期格式转为数据库的 `DATE`)。 - 权限问题:确保数据库用户有 `INSERT` `CREATE` 权限。 - 空值处理:在映射步骤中设置默认值(如空字符串或 NULL)。 通过以上步骤,你可以高效地将 Excel 数据导入或同步到 Navicat。如果遇到问题,Navicat 的日志功能能帮助诊断错误[^1]。
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