mysql中导入excel

本文详细介绍了如何将Excel数据导出为制表符分隔的文本文件,并通过MySQL命令将其导入到数据库中,同时提供了从MySQL导出特定数据到Excel的方法。

1.将选中的数据快儿拷贝到一个TXT文本文件中(记得把后面的空格消掉。。),假如存到“D:\data.txt”这个位置里。

2.根据要导入的数据快儿建立MySql数据库和表,然后进入命令提示符里使用命令

load data local infile 'D:\data.txt' into table exceltomysql fields terminated by '\t';

 进行导入操作

具体还是参考高手的:

http://hi.baidu.com/harite/blog/item/6a5fb9de55e6f258ccbf1adf.html

非常感谢,自己也做个笔记

 

手动进行Excel数据和MySql数据转换

2006年09月16日 星期六 下午 02:44

    今天是全国数学建模比赛,同学选的一个题目需要对一个large的Excel表格进行统计,好哥们儿嘛~~便帮助他完成了数据从Excel到MySql的转化。记下具体步骤分享给大家,也免得大家到网上到处乱找了。

    假如要把如图所示的Excel表格导入到MySql数据库中,如图:

将Excel数据导入MySql  - 一切随缘 - 海阔天空

步骤一:

选取要导入的数据快儿,另外要多出一列,如下图:

将Excel数据导入MySql  - 一切随缘 - 海阔天空

步骤二:

将选中的数据快儿拷贝到一个新建的表格工作薄,然后“另存为” -》“文本文件(制表符分割)(*.txt)”,假如存到“D:\data.txt”这个位置里。如图:

将Excel数据导入MySql  - 一切随缘 - 海阔天空

步骤三:

根据要导入的数据快儿建立MySql数据库和表,然后使用命令

load data local infile 'D:\data.txt' into table exceltomysql fields terminated by '\t';

进行导入操作。如下图:

将Excel数据导入MySql  - 一切随缘 - 海阔天空

现在数据已经全部导入到MySql里了,

让我们来select一下吧,如图:

将Excel数据导入MySql  - 一切随缘 - 海阔天空

到此,数据由Excel到MySql的转换已经完成。

下面说下,数据从MySql到Excel的转化,其过程其实还是借助那个“制表符分割”的文本文件。

将如要将这个表中的男生信息导入到Excel中,可以这样。

select * into outfile 'D:\man.txt' from exceltomysql where xingbie="男";

如图:

将Excel数据导入MySql  - 一切随缘 - 海阔天空

这样,表中所有男生的信息都被输出到以制表符分割,'\n'结尾的文本文件D:\man.txt文件中。

你可以打开Excel,然后选择“数据”->“导入外部数据”->“导入数据”,选中“D:\man.txt”,一路确定就行了。

最后祝各位好运~~Yours Harite.K@gmail.com

<think>我们正在处理用户的问题:如何使用Python将Excel数据导入MySQL数据库? 根据提供的引用,我们可以总结出以下步骤: 1. 安装必要的库:pandas, sqlalchemy, pymysql(或mysql-connector-python) 2. 读取Excel文件:使用pandas的read_excel函数 3. 数据预处理:根据需要进行清洗和转换 4. 创建数据库连接:使用sqlalchemy的create_engine 5. 将数据写入数据库:使用DataFrame的to_sql方法 6. 可选:在数据库中为表添加自增主键(如引用3所示) 我们将按照这些步骤详细说明。 注意:引用3中提供了一个完整的示例,包括配置信息和添加自增主键的步骤。引用2和引用5也提供了部分信息。 另外,引用5提到在早期版本中使用ix,但现在推荐使用iloc,但这个问题在导入过程中可能不直接涉及,除非在数据预处理阶段需要选择特定的行或列。 我们开始编写回答。</think>### 如何使用Python将Excel数据导入MySQL数据库 以下是完整的实现步骤,结合了pandas数据处理和SQLAlchemy数据库操作: #### 1. **安装必要库** ```bash pip install pandas sqlalchemy pymysql openpyxl ``` - `pandas`:数据处理核心库 - `sqlalchemy`:数据库ORM工具 - `pymysql`:MySQL连接驱动 - `openpyxl`:处理.xlsx格式的Excel文件 #### 2. **完整实现代码** ```python import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 配置参数(根据实际情况修改) configure = { "DATABASE": "your_database", # 数据库名 "USER": "root", # 数据库用户名 "PASSWORD": "your_password", # 数据库密码 "TABLE": "target_table", # 目标表名 "HOST": "localhost", # 数据库主机 "PORT": "3306", # 数据库端口 "CHARSET": "utf8mb4", # 字符编码 "EXCEL_PATH": r"C:\data\your_file.xlsx" # Excel文件路径 } # 创建数据库连接 connect_str = f"mysql+pymysql://{configure['USER']}:{configure['PASSWORD']}@{configure['HOST']}:{configure['PORT']}/{configure['DATABASE']}?charset={configure['CHARSET']}" engine = create_engine(connect_str) # 读取Excel数据 df = pd.read_excel(configure['EXCEL_PATH'], engine='openpyxl') # 数据预处理(可选) df = df.fillna('') # 处理空值 df.columns = [col.lower().replace(' ', '_') for col in df.columns] # 列名格式化 # 写入数据库(三种模式可选) df.to_sql( name=configure['TABLE'], con=engine, if_exists='replace', # 'replace'覆盖表 | 'append'追加数据 | 'fail'表存在时报错 index=False ) # 添加自增主键(可选) with engine.connect() as conn: conn.execute(f""" ALTER TABLE `{configure['DATABASE']}`.`{configure['TABLE']}` ADD COLUMN `id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT FIRST, ADD PRIMARY KEY (`id`); """) ``` #### 3. **关键参数说明** 1. **`if_exists`模式**: - `replace`:删除原表重建 - `append`:保留原表追加数据 - `fail`:表存在时报错(安全模式) 2. **数据预处理建议**: - 日期格式转换:`pd.to_datetime(df['date_column'])` - 空值处理:`df.fillna(0)` 或 `df.dropna()` - 列名规范:避免特殊字符和空格 3. **性能优化**: ```python # 分块写入大数据集 df.to_sql(..., chunksize=1000) # 每次写入1000行 # 使用fast_executemany加速(仅限pyodbc) engine = create_engine(connect_str, fast_executemany=True) ``` #### 4. **常见错误处理** | 错误类型 | 解决方案 | |---------|----------| | `OperationalError: (2003)` | 检查MySQL服务状态和网络连接 | | `InterfaceError: (pymysql.err.InterfaceError)` | 升级`pymysql`:`pip install --upgrade pymysql` | | `UnicodeEncodeError` | 设置`CHARSET=utf8mb4`支持特殊字符 | | `FileNotFoundError` | 确认Excel路径使用原始字符串`r"C:\path"` | #### 5. **GUI扩展建议** 使用Tkinter创建图形界面: ```python from tkinter import filedialog, Tk root = Tk() root.withdraw() # 隐藏主窗口 excel_path = filedialog.askopenfilename(filetypes=[("Excel Files", "*.xlsx")]) # 将excel_path替换到配置中 ``` > **最佳实践**:生产环境建议添加异常处理`try/except`和事务回滚机制,确保数据一致性[^2][^3]。 --- ### 相关问题 1. 如何处理Excel中的多表头或合并单元格? 2. 如何实现增量导入(只导入新增数据)? 3. MySQL字段类型与Excel数据类型如何自动匹配? 4. 如何验证导入数据的完整性和准确性? 5. 大数据量(百万行以上)导入的性能优化方案有哪些? > 引用来源: > [^1]: Python在数据处理和自动化中的应用 > [^2]: pandas+sqlalchemy导入Excel数据到MySQL > [^3]: 数据库连接配置与自增主键实现 > [^4]: 办公自动化实践指南 > [^5]: pandas数据索引操作技巧
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