使用Python将Excel文件中的数据插入MySQL数据库，你学会了吗？

1.新建一个数据库

import pymysql# 打开数据库连接
db = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='', database='数据库名', port=端口号, charset='utf8')
# 使用cursor()方法创建一个游标对象
cursor = db.cursor()
# 使用 execute() 方法执行 SQL，如果表存在则删除
cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS EMPLOYEE")
# sql语句创建表
sql = '''create table 表名(     # 根据自己的需要添加字段observation_type varchar(20),observation_point varchar(40),observation_time datetime,average_value float,max_value float,min_value float,momentary_value float,temperature float)
'''
cursor.execute(sql)
db.close()

2.将Excel文件中的数据插入MySQL数据库

import MySQLdb
import pandas as pdfilePath = 'data.xlsx'
data = pd.read_excel('data.xlsx')
con = MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='',db='数据库名',charset='utf8'
)c = con.cursor()  # 游标对象
query = "insert into 表名 values(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)"
for r in range(0, len(data)):observation_type = data.iloc[r, 0]observation_point = data.iloc[r, 1]observation_time = data.iloc[r, 2]average_value = data.iloc[r, 3]max_value = data.iloc[r, 4]min_value = data.iloc[r, 5]momentary_value = data.iloc[r, 6]temperature = data.iloc[r, 7]values = (observation_type, observation_point, observation_time, average_value, max_value, min_value, momentary_value, temperature)c.execute(query, values)con.commit()
con.close()

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