python将excel数据写入数据库，或从库中读取出来 _操作

首先介绍一下SQL数据库的一些基本操作：
1创建 2删除 3写入 4更新(修改) 5条件选择
有了以上基本操作，就可以建立并存储一个简单的数据库了。
放出调用的代码: 此处是调用dos 操作数据库不如下面的简单

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# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Mon May6 09:59:32 2019@author: wenzhe.tian"""import MySQLdb# 打开数据库连接db = MySQLdb.connect("localhost", "root", "twz1478963", "TESTDB", charset='utf8' )# 使用cursor()方法获取操作游标 cursor = db.cursor()# 如果数据表已经存在使用 execute() 方法删除表。cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS EMPLOYEE")print(cursor.fetchone())cursor.execute("SELECT VERSION()")# 创建数据表SQL语句sql = """CREATE TABLE EMPLOYEE (FIRST_NAMECHAR(20) NOT NULL,LAST_NAMECHAR(20),AGE INT,SEX CHAR(1),INCOME FLOAT );"""cursor.execute(sql)### %\　替换sql = "INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME, \LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME) \VALUES (%s, %s, %s, %s, %s );" % \("'Mac'", "'Mohan'", 20, "'M'", 9000)try:# 执行sql语句cursor.execute(sql)print(cursor.fetchone())# 提交到数据库执行db.commit()except:# Rollback in case there is any errordb.rollback()### %\　替换sql = "INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME, \LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME) \VALUES (%s, %s, %s, %s, %s );" % \("'John'", "'Will'", 24, "'M'", 12000)try:# 执行sql语句cursor.execute(sql)print(cursor.fetchone())# 提交到数据库执行db.commit()except:# Rollback in case there is any errordb.rollback()sql = "SELECT * FROM EMPLOYEE \WHERE first_name like %s" % ("'%h_'");'''WHERE A and/or B between in(A,B)% 表示多个字值，_ 下划线表示一个字符；M% : 为能配符，正则表达式，表示的意思为模糊查询信息为 M 开头的。%M% : 表示查询包含M的所有内容。%M_ : 表示查询以M在倒数第二位的所有内容'''# DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE <20try:# 执行SQL语句cursor.execute(sql)# 获取所有记录列表results = cursor.fetchall()for row in results:fname = row[0]lname = row[1]age = row[2]sex = row[3]income = row[4]# 打印结果print ("fname=%s,lname=%s,age=%s,sex=%s,income=%s" % \(fname, lname, age, sex, income ))except:print ("Error: unable to fecth data")# 关闭数据库连接db.close()
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以上代码即将SQL语言写出字符的形式并调用接口执行操作。
下面放一些存储excel至新建数据库的例子作为参考: 此处是调用的进行操作需要注意的是='gbk'的中文转化问题.

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写入数据库时表单名字不需要提前创建。
【python将excel数据写入数据库，或从库中读取出来】# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Tue May7 15:40:23 2019@author: wenzhe.tian"""from sqlalchemy import create_engineimport pandas as pdhost = '127.0.0.1'port= 3306db = 'beilixinyuan'user = 'root'password = 'twz1478963'engine = create_engine(str(r"mysql+mysqldb://%s:" + '%s' + "@%s/%s?charset=utf8") % (user, password, host, db))try:#df = pd.read_csv(r'D:\2PHEV_v3.csv',encoding='gbk')#读取table='sale_phev'sql = "SELECT * FROM "+'%s' %(table)df=pd.read_sql(sql,con=engine)#写入#df.to_sql('sale_ev', con=engine, if_exists='append', index=False)except Exception as e:print(e.message)# 导出方法2#'''#WHERE A and/or B between in(A,B)#% 表示多个字值，_ 下划线表示一个字符；#M% : 为能配符，正则表达式，表示的意思为模糊查询信息为 M 开头的。#%M% : 表示查询包含M的所有内容。#%M_ : 表示查询以M在倒数第二位的所有内容#'''###import MySQLdbimport pandas as pd# 打开数据库连接db = MySQLdb.connect("localhost", "root", "twz1478963", "beilixinyuan", charset='utf8' )# 使用cursor()方法获取操作游标 cursor = db.cursor(cursorclass=MySQLdb.cursors.DictCursor)sql = "SELECT * FROM sale_ev"# DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE <20try:# 执行SQL语句cursor.execute(sql)# 获取所有记录列表results = cursor.fetchall()pd.read_sql(sql,con=engine)except:print ("Error: unable to fecth data")h=list(results)df=pd.DataFrame(h)del resultsdel h
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