python读取excel写入mysql pandas_python pandas 读取文件 写入文件excel
读取数据
import pandas as pd
import collections
def readLocationCodeForExcel():
read_file = r"test.xlsx"
sheet_names = {"库位码","地堆码"}
sheet_data = pd.ExcelFile(read_file) #读取sheet数据
#sheet列表
read_sheet_data = sheet_data.sheet_names
#查看缺少的sheet
lack_set = sheet_names - set(read_sheet_data)
#初始化数组
read_code_array = np.array([])
row_col_array = np.array([])
region_array = np.array([])
if lack_set:
logger.info("缺少的sheet将不会查询:{}".format(lack_set))
sheet_names = sheet_names - lack_set
for sheet_name in sheet_names:
df = pd.read_excel(read_file,sheet_name=sheet_name,dtype=str)
if sheet_name in df.keys():
#print(type(df[sheet_name].values))
#read_code_list = read_code_list + list(df[sheet_name].values)
read_code_array = np.hstack((read_code_array,df[sheet_name].values))# 读取 地堆 列 水平组合 有点像字符组合 str1=str1+strx
row_col_array = np.hstack((row_col_array,df["位置"].values))
region_array = np.hstack((region_array,df["区域名称"].values))
return read_code_array, row_col_array,region_array
写入数据
import pandas as pd
import collections
def wirteInventoryDataToExcelTest(data):
write_file = "path_to_file.xlsx"
#data = (1,2,3)
df = pd.DataFrame(data)
writer = pd.ExcelWriter(write_file)
df.to_excel(writer,index=False,startrow=0) # index=False不写入序号
#df1.to_excel(writer)
writer.save()
#region_array2 等 为 np.array([....]) 数据 其中 region_array2[0] 存的是excel表头,前面数组同样
data_dict = collections.OrderedDict() #把字典变为有序字典 用于写入excel数据有顺序写入
data_dict[region_array2[0]] = np.delete(region_array2, 0)
data_dict[row_col_array2[0]] = np.delete(row_col_array2, 0)
data_dict[locationCode_array[0]] = np.delete(locationCode_array,0)
data_dict[identifyCode_array[0]] = np.delete(identifyCode_array, 0)
data_dict[p_qty_array[0]] = np.delete(p_qty_array, 0)
data_dict[unitName_array[0]] = np.delete(unitName_array, 0)
data_dict[p_name_array[0]] = np.delete(p_name_array, 0)
data_dict[sellAttributeValues_array[0]] = np.delete(sellAttributeValues_array, 0)
wirteInventoryDataToExcelTest(data_dict)
python读取excel写入mysql pandas_python pandas 读取文件 写入文件excel相关推荐
- python数据可视化开发(2):pandas读取Excel的数据格式处理(数据读取、指定列数据、DataFrame转json、数学运算、透视表运算输出)
系列文章目录 python开发低代码数据可视化大屏:pandas.read_excel读取表格 python实现直接读取excle数据实现的百度地图标注 python数据可视化开发(1):Matplo ...
- bufferedreader读取中文乱码_python之pandas模块关于csv文件乱码问题解决
介绍 相信部分小伙伴们在处理windows系统生成的csv文件时会遇到中文显示乱码的问题,尤其是使用Excel打开这类文件时这类问题尤为突出. 解决 如图,我们通过Excel工具打开该csv文件时,中 ...
- sql无法写入mysql_无法通过写入mysql数据库pandas.to\u sql使用sqlalchemy,但不能通过没有pandas的sqlalchemy...
我正在尝试将数据帧写入MySQL表.这是我的代码:import pandas as pd import sqlalchemy connectString="""mysql ...
- excel转mysql 工具_一个简单的批量excel转mysql工具
背景:工作中,经常发现需要将excel中的表数据导入到mysql中,实际操作一般都是用navcat,但是使用中也发现navcat只支持单个表导入,对xlsx格式支持不友好.于是写了这么一个导表工具.在 ...
- python读写excel模块pandas_Python Pandas读取修改excel操作攻略
环境:python 3.6.8 以某米赛尔号举个例子吧: >>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name='Sheet2') 名字 等级 属性1 属性2 ...
- python写入mysql数据库_Python_MySQL数据库的写入与读取
原博文 2019-09-24 17:22 − [需求]1. 在数据库中创建表,且能按时间自动创建新表 2. 数据写入数据库 3. 从数据库读取数据 1. 创建表,并自动更新 1 def Creat_T ...
- python读取hdf-eos5数据_用pandas读取hdf5数据集
我想你被不同的术语搞糊涂了-熊猫的HDF商店是一个完整的路径,即Group + DataSet_name... 演示:In [67]: store = pd.HDFStore(r'D:\temp\.d ...
- python筛选csv数据_使用pandas库对csv文件进行筛选保存
这个操作现在看来真没啥难的,但是我找相关的资料真的找了好久. 多数大佬都是直接pandas官网甩我脸上,然后举一个入门级的例子. 首先导入pandas库 import pandas as pd 然后使 ...
- vue excel导入mysql详细教程_Vue前端上传EXCEL文件,后端(springBoot+MyBatis+MySQL)解析EXCEL并批量插入/更新数据库...
文章目录 Vue前端 后端 controller层 service层:如何解析Excel文件 MyBatis:实现批量插入 在mysql中设置唯一索引Unique Index MySQL中的inser ...
最新文章
- 树上边分治-求任意两点路径的总和
- html5如何让保存的信息立即显示出来,如何用HTML5存储用户输入的信息
- AIR for IOS开发问题小结
- python的web框架哪个最好学_2018年要学习的10大Python Web框架
- 抽象类-(抽象类的样子)
- 解决火车票网上订票难的方案
- 开源java博客tale_用Tale快速搭建个人博客
- 1081. 不同字符的最小子序列
- 【JavaWeb】Http get请求乱码、post请求乱码,html页面乱码、jsp页面乱码,控制台tomcat日志乱码原因分析和解决方案
- protoc执行命令
- 一键保存网页为PDF
- 解决应用MSBuild编译项目没有拷贝间接引用的dll题目
- 计算机时钟周期的概念,指令周期、时钟周期、总线周期概念辨析
- sqlserver数据库得管理及维护
- QQ机器人{协议篇}
- 计算机字的符号,特殊符号图案大全
- 首个可用于深度学习的ToF相关数据集——基于置信度的立体相机以及ToF相机深度图融合框架
- Python之判断一个数是否为素数
- 静态路由关联下一跳与出接口
- Android Amazon S3 功能接入