ZIP《自动化Excel数据批量导入MySQL：使用Python与Pandas构建高效数据迁移工具，上亿数据量半小时搞定》 381.03KB

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批量excel导入数据库表.zip 大约有14个文件
  1. 批量excel导入数据库表/
  2. __MACOSX/._批量excel导入数据库表 179B
  3. 批量excel导入数据库表/allexcel_mysql.py 1.47KB
  4. __MACOSX/批量excel导入数据库表/._allexcel_mysql.py 276B
  5. 批量excel导入数据库表/清华大学.xlsx 9.55KB
  6. __MACOSX/批量excel导入数据库表/._清华大学.xlsx 179B
  7. 批量excel导入数据库表/代码注释说明.txt 2.26KB
  8. __MACOSX/批量excel导入数据库表/._代码注释说明.txt 220B
  9. 批量excel导入数据库表/.~运行步骤说明.docx 162B
  10. __MACOSX/批量excel导入数据库表/._.~运行步骤说明.docx 179B
  11. 批量excel导入数据库表/北京大学.xlsx 9.49KB
  12. __MACOSX/批量excel导入数据库表/._北京大学.xlsx 179B
  13. 批量excel导入数据库表/运行步骤说明.docx 370.73KB
  14. __MACOSX/批量excel导入数据库表/._运行步骤说明.docx 179B

资源介绍:

在当今的数据驱动环境中，数据迁移是连接不同数据源、实现数据共享与分析的重要环节。本文介绍了一个使用Python编程语言结合Pandas库和SQLAlchemy库构建的自动化工具，该工具能够高效地将Excel文件中的数据批量导入MySQL数据库。通过本工具，用户可以简化繁琐的数据迁移流程，提高数据处理效率，为数据分析和业务决策提供有力支持。 本文主要可以批量处理Excel文件，将多个文件数据提取到一个数据库表中，并标识每行数据的来源。
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89604776/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89604776/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一、将需要批量导入数据库的<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">excel<span class="_ _0"> </span></span>表格统一放入到一个文件夹中</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二、打开<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">allexcel_mysql.py<span class="_ _0"> </span></span>文件，修改文件路径</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">将文件路径替换成<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">excel<span class="_ _0"> </span></span>文件的所在路径</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三、修改数据库连接</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">我这里是本地<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">MySQL</span>，实际按照自己需要导入的数据库进行配置</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四、运行<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">allexcel_mysql.py<span class="_ _0"> </span></span>文件</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">五、查看数据库</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">去数据库中查看导入进去的表数据</div><div class="t m0 x1 h3 y9 ff3 fs1 fc0 sc0 ls0 ws0">select * from test_excel</div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.611830,0.000000,0.000000,1.611830,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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