3 行の Python コードを使用してデータベースと Excel をインポートおよびエクスポートするにはどうすればよいですか?
Database->Excel
まず、データベース内の部門テーブルを見てみましょう。このテーブルには、さまざまな部門を表す 6 つのデータがあります。
次に、この Python コードを見て、まず、使用する必要があるライブラリ (Python で最も有名な ORM ツールである SQLAlchemy) をインポートします。
正式名称はオブジェクト リレーショナル マッピングです。
SQLAlchemy を使用する理由
基盤となるデータベースとそれに関連する SQL 機能からコードを抽象化します。
特徴は、SQL クエリではなく Python オブジェクトを操作することです。つまり、オブジェクトは SQL ではなくコード レベルで考慮されます。これは、一種のプログラム的思考を体現しており、Python プログラムをより簡潔で読みやすくします。 。
具体的な使用法は次のとおりです:
1 2 3 4 5 6 7 8 |
|
コードの最初の行は、まずデータベースへの接続を作成することです。
私の mysql ユーザー名は root で、パスワードは 211314 です。
ここでローカル データベース サービスを開始しているため、それは localhost です。
スラッシュの後にはデータベース hong の名前が続きます。
コードの 2 行目は、pandas の read_sql() を使用して、mysql テーブル部門のデータをクエリします。
2行目 pandasのto_excel()でクエリしたデータをローカルに書き込むコードです
実行結果はローカルのExcelファイルに正常に書き込まれます
1 2 3 4 5 6 7 8 |
|
#コードの実行が完了した後、mysql の hong データベースに戻ると、test_data の追加のテーブルがあることがわかります。
開いて見てください。したがって、このデータはローカル データと同じになります。 ######それで。ここでは、3 行のコードを使用してデータベースから Excel にデータをインポートし、別の 3 行のコードを使用して Excel からデータベースにデータをインポートします。
要約:
双方向のデータ インポートは、わずか 3 行のコードで実現できます。
データベースから Excel にデータをインポートします:
1. sqlalchemy を使用してデータベース接続を作成します
2. pandas の read_sql を使用してデータベース データを読み取ります
3 、pandas の to_csv を使用してデータを csv ファイルに保存します
Excel からデータベースにデータをインポートします:
1. sqlalchemy を使用してデータベース接続を作成します
2. pandas の read_csv を使用して csv データを取得します
3. pandas の to_sql を使用してデータをデータベースに保存します a
以上が3 行の Python コードを使用してデータベースと Excel をインポートおよびエクスポートするにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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