excel使用pandas插入mysql数据库 -清零世界

bubuko 2022/1/25 19:57:14 mysql 字数 20642 阅读 612 0 来源 http://www.bubuko.com/infolist-5-1.html

背景

软件版本：python3.7

pyhton IDE Pycharm。

需求说明：

每天有人给我微信发excel表格，然后我需要上传到数据库。

发送的excel表格，名称有规律，都是名称+日期格式。

比如：“测试_2020-01-01.xlsx”，“测试_2020-01-02.xlsx”。

有时会出现一些问题：

excel的文件格式：主要分为csv、xls、xlsx。

excel的字段和数据库字段不一致：主要是字段数不一致，字段名称不一致（代表的含义可能一致）

excel中的一些行数据是不需要的。

一、数据库配置

# encoding:utf-8
import pymysql.cursors




class MysqlOperation(object):
    def __init__(self, config):
        self.connection = pymysql.connect(host=config[‘mysql_host‘],
                                          port=config[‘mysql_port‘],
                                          user=config[‘mysql_user‘],
                                          # pymysql直接连接是passwd,用连接池连接是password
                                          passwd=config[‘mysql_passwd‘],
                                          db=config[‘mysql_db‘],
                                          charset=‘utf8‘,
                                          cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor
                                          )
    
    def read_sql(self, sql):
        with self.connection.cursor() as cursor:
            try:
                cursor.execute(sql)
                result = cursor.fetchall()
                return result
            except Exception as e:
                self.connection.rollback()  # 回滚
                print(‘事务失败‘, e)
    
    def insert_sql(self, sql):
        with self.connection.cursor() as cursor:
            try:
                cursor.execute(sql)
                self.connection.commit()
            except Exception as e:
                self.connection.rollback()
                print(‘事务失败‘, e)
    
    def update_sql(self, sql):
        # sql_update ="update user set username = ‘%s‘ where id = %d"
        
        with self.connection.cursor() as cursor:
            try:
                cursor.execute(sql)  # 像sql语句传递参数
                # 提交
                self.connection.commit()
            except Exception as e:
                # 错误回滚
                self.connection.rollback()
    
    def delect_sql(self, sql_delete):
        with self.connection.cursor() as cursor:
            try:
                cursor.execute(sql_delete)  # 像sql语句传递参数
                # 提交
                self.connection.commit()
            except Exception as e:
                # 错误回滚
                self.connection.rollback()
    
    def read_one(self, sql):
        with self.connection.cursor() as cursor:
            try:
                cursor.execute(sql)
                result = cursor.fetchone()
                return result
            except Exception as e:
                self.connection.rollback()  # 回滚
                print(‘事务失败‘, e)
    
    def reConnect(self):
        try:
            self.connection.ping()
        except:
            self.connection()

二、excel，mysql，python字段说明

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最上面的表格未原始表格，在几种不同情况下，字段的变化是不同的。

三、解决问题

3.1 读取不同格式的excel

import pandas as pd

file_path_csv = r‘C:\Users\1\Desktop\博客\测试.csv‘
df_csv = pd.read_csv(file_path_csv, encoding=‘gbk‘)


file_path_xls = r‘C:\Users\1\Desktop\博客\测试.xls‘
df_xls = pd.read_excel(file_path_xls)


file_path_xlsx = r‘C:\Users\1\Desktop\博客\测试.xlsx‘
df_xlsx = pd.read_excel(file_path_xlsx)

说明：默认encoding = ‘utf-8‘。注意读取csv格式时的enconding。

3.2 字段问题

3.2.1 字段数不一致

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解决的方法是重新索引，使用reindex。
reindex对于已有的字段，对应的值不变。对于没有的字段则为nan。

3.2.2 重命名字段

有些字段虽然名字不一样，但是代表的含义是一样的。比如excel字段“姓名”对应数据库字段“name”。

使用rename可以解决。

import pandas as pd
file_path_xlsx = r‘C:\Users\1\Desktop\博客\测试.xlsx‘
df = pd.read_excel(file_path_xlsx)
df.rename(columns={‘姓名‘:‘name‘}, inplace=True)

此时便完成了对“姓名”重命名为“name”，其他不变。

3.3 对行进行筛选

具体的可以看一下我的这篇博客：https://www.cnblogs.com/qianslup/p/11898665.html 中的筛选数据

四、代码展示

import xlwt
import xlrd
import os
import numpy as np
from sqlConnect import MysqlOperation
import pymysql
import pandas as pd
import math
import datetime

# 配置数据库
config = {‘mysql_host‘: ‘xxx‘,
          ‘mysql_port‘: 0000,
          ‘mysql_user‘: ‘xxx‘,
          ‘mysql_passwd‘: ‘xxx‘,
          ‘mysql_db‘: ‘xxx‘
          }
mysql = MysqlOperation(config=config)




def read_excel(path_file):
    df = pd.read_excel(path_file, sheet_name=‘Sheet1‘)
    columns_1 = [column for column in df]
    columns = [str(column).replace(‘.‘, ‘‘) for column in df]  # 将字段在python中的“.1”转化为mysql中的“1”且字符串化
    columns_dict = dict(zip(columns_1, columns))
    df.rename(columns=columns_dict, inplace=True)              # 重命名字符串字段
    df.dropna(how=‘all‘)
    df.fillna(‘Null‘, inplace=True)                            # 填入“null"是为了与下面的sql_insert对应。
    names = [‘姓名‘, ‘姓名1‘, ‘ID‘, ‘ID1‘, ‘年龄‘, ‘年龄1‘]     # 数据库中的字段
    i = 0
    for name in names:
        if name in columns:                                    # 判断数据库中的字段是否全部存在，防止将一整个字段填入NULL值
            pass
        else:
            i += 1
    if i == 0:
        df = df.reindex(columns=names)
        trs = []
        for td in df.iloc[:].values:
            trs.append(f"{tuple(td)}")
        return trs
    else:
        print(‘字段不相符‘)




def insert_mysql(path, path_file_judge):
    mysql.reConnect()
    mysql.delect_sql(‘delete from teble.ceshi‘)
    print(‘删除完成‘)
    lists = os.listdir(path)
    for file in lists:                           # 为了循环插入
        path_file = path + ‘\\‘ + file
        if path_file == path_file_judge:
            print(path_file)
            sql_insert = ‘insert into qsl.user_evaluation(`姓名`, `姓名1`, `ID`, `ID1`, `年龄`, `年龄1`)‘
            values = read_excel(path_file)
            sql_insert = sql_insert + ‘ values ‘ + ‘,‘.join(values)
            sql_insert = sql_insert.replace("‘Null‘", "Null")         # read_excel中插入Null的原因
            # print(sql_insert)
            mysql.insert_sql(sql_insert)
            print(‘插入完成‘)


if __name__ == ‘__main__‘:
    path = r‘D\ceshi‘
    everyday = datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=1)
    everyday = everyday.strftime(‘%Y{Y}%m{m}%d{d}‘).format(Y=‘-‘, m=‘-‘, d=‘‘)
    path_file_judge = path + ‘\\‘ + ‘测试_{everyday}.xlsx‘.format(everyday=everyday)
    insert_mysql(path, path_file_judge)

这段代码的前提是excel的字段永不变化并且和数据库能保持一致。

excel使用pandas插入mysql数据库

原文：https://www.cnblogs.com/qianslup/p/12567284.html

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