Pandas读取Excel文件，存入Mysql踩坑汇总

前言

  在折腾数据方面的整理分析业务，数据保存在Excel文件中，调用查看各种不方便。想着导入到Mysql数据库中。图形化操作，直观，方便，还简单。幸运的是Navicat自带了直接导入Excel文件的功能选项。麻烦的是，每次更新数据，需要手动清空旧数据重新操作一下导入流程。（后来发现，直接导入也可以，有更新替换的选项）
  So,操作导入Excel的流程用久了也觉得有点繁琐。（谁让我这么懒呢）想着能做一个自动化脚本，直接一键导入数据，减少操作流程。

  简单的想法是：逐行读取Excel的数据，在数据库中设定好主键字段，单条存入Mysql中，效率快一点的批量存入也是可行。这样是最普通的想法。代码的繁琐度会高一点。

  找了找资料，Python的Pandas库在数据处理方面有着极强的优势，可以直接读取Excel,Dataframe结构能直接存入数据库，不用在做多余操作。OK就是你了。

异常汇总：
1.sqlalchemy的链接异常。
2.Dataframe数据结构异常。

解决异常

NO.1 sqlalchemy的链接异常。

  Pandas中支持Dataframe直接存入Mysql的函数to_sql()，它的参数是这样的：

  其中name是目标数据库，con是与数据库的链接。if_exists表示数据入库的方式默认是fail。

源码中对于参数的介绍是这样的：