网页制作专业服务,aso安卓优化公司,重庆新闻联播回放今天,湛江百度seo公司python实现Excel转.db数据库
1.程序实现
程序实现以下功能#xff1a; 1.读取一个Excel文件,文件名通过函数传参数传入 2.将文件读取的内容保存到一个数据库文件中 3.数据库的文件名以传入的Excel文件的文件名命名 4.将excel文件的工作簿的名字作为数据库的表单名 5.将Excel…python实现Excel转.db数据库
1.程序实现
程序实现以下功能 1.读取一个Excel文件,文件名通过函数传参数传入 2.将文件读取的内容保存到一个数据库文件中 3.数据库的文件名以传入的Excel文件的文件名命名 4.将excel文件的工作簿的名字作为数据库的表单名 5.将Excel文件的第一行作为数据库的列命名 6.将Excel文件的每一个行的内容加入数据库中 import pandas as pd
import sqlite3
import os
import sys
def excel_to_sqlite(excel_file_path):try:# 获取 Excel 文件名不包括扩展名excel_file_name excel_file_path.split(/)[-1].split(.)[0]# 创建 SQLite 数据库连接db_file_name f{excel_file_name}.dbconn sqlite3.connect(db_file_name)# 使用 ExcelFile 类打开 Excel 文件excel_file pd.ExcelFile(excel_file_path)# 遍历所有工作簿for sheet_name in excel_file.sheet_names:# 从 Excel 文件读取数据框df pd.read_excel(excel_file, sheet_name)# 将数据框写入 SQLite 数据库使用工作簿的名字作为表名df.to_sql(sheet_name, conn, indexFalse, if_existsreplace)# 关闭数据库连接conn.close()print(f成功将 Excel 文件 {excel_file_path} 写入 SQLite 数据库 {db_file_name} 中的所有工作簿。)except Exception as e:print(f发生错误: {e})def get_data_from_db(db_file_name, table_name):try:# 创建 SQLite 数据库连接conn sqlite3.connect(db_file_name)# 使用 SQL 查询获取数据query fSELECT * FROM {table_name};df pd.read_sql_query(query, conn)# 打印获取的数据print(f获取 {db_file_name} 数据库中表 {table_name} 的数据:)# 关闭数据库连接conn.close()except Exception as e:print(f发生错误: {e})# 调用函数将 Excel 文件写入 SQLite 数据库if __name__ __main__:print(开始将 Excel 文件写入 SQLite 数据库...)excel_file_path sys.argv[1]excel_to_sqlite(excel_file_path)excel_name excel_file_path.split(/)[-1].split(.)[0]db_name f{excel_name}.dbget_data_from_db(db_name,AIR)//AIR是Excel文档中的工作簿的名字2.数据查询、获取
在函数get_data_from_db中df的数据类型是class pandas.core.frame.DataFrame
在 pandas 中DataFrame 类提供了许多有用的属性和方法以便处理和分析数据。以下是 DataFrame 类的一些常用属性和方法以及简要说明 head(n): 作用返回数据框的前 n 行。 示例 df.head(5) # 返回前5行tail(n): 作用返回数据框的后 n 行。 示例 df.tail(3) # 返回后3行shape: 作用返回数据框的形状即行数和列数。 示例 print(df.shape) # 返回 (行数, 列数)columns: 作用返回数据框的列名。 示例 print(df.columns) # 返回列名列表describe(): 作用返回数据框的描述性统计信息如均值、标准差等。 示例 print(df.describe())info(): 作用返回数据框的基本信息包括每列的数据类型和非空值数量。 示例 df.info()loc[row_index, col_name]: 作用通过行和列的标签选择单个元素。 示例 print(df.loc[0, ColumnName])iloc[row_index, col_index]: 作用通过行和列的索引选择单个元素。 示例 print(df.iloc[0, 2])set_index(col_name): 作用将指定列设置为索引列。 示例 df.set_index(ColumnName, inplaceTrue)groupby(col_name): 作用按指定列对数据框进行分组。 示例 grouped_data df.groupby(ColumnName)sort_values(bycol_name, ascendingTrue): 作用根据指定列对数据框进行排序。 示例 df.sort_values(byColumnName, ascendingFalse, inplaceTrue)fillna(value): 作用用指定值填充缺失值。 示例 df.fillna(0, inplaceTrue)这只是 DataFrame 类的一小部分功能pandas 提供了更多用于数据处理和分析的工具。
