从xlsx导入数据到MSSQL：轻松实现数据转换

介绍

xlsx是一种微软的Excel文件格式，是常用的数据文件格式之一。MSSQL是微软的一款关系型数据库管理系统。在日常工作中，我们往往需要将xlsx文件中的数据导入到MSSQL中进行存储和管理。本文将介绍如何使用Python的pandas库轻松地将xlsx文件中的数据导入到MSSQL。

准备工作

安装pandas库

pandas是Python中用于数据操作和分析的常用库之一，使用pip工具可以轻松安装。

pip install pandas

安装pyodbc驱动

Python通过ODBC访问数据库，pyodbc库是目前最流行的ODBC Python接口。

pip install pyodbc

创建MSSQL数据库

本文假设您已经成功创建了一个MSSQL数据库，并且您已经掌握了如何在Python中连接到该数据库。

导入xlsx文件数据到MSSQL

读取xlsx文件

使用pandas库中的read_excel()方法可以读取xlsx文件，并将其转换为DataFrame对象。

import pandas as pd  

df = pd.read_excel('sample.xlsx')

以上代码将sample.xlsx文件读取为DataFrame对象df。

连接数据库

使用pyodbc库来连接MSSQL数据库。

import pyodbc 

cnxn = pyodbc.connect('Driver={SQL Server};Server=your_server_name;Database=your_database_name;Trusted_Connection=yes;') 
cursor = cnxn.cursor()

以上代码将使用pyodbc库连接到MSSQL数据库，您需要将your_server_name替换成实际的服务器名称，将your_database_name替换成实际的数据库名称。

创建表

在将数据导入到MSSQL之前，需要在数据库中创建一个表来存储数据。可以使用以下SQL语句来创建一个示例表。

CREATE TABLE SampleTable (

    column1 INT,
    column2 VARCHAR(50),
    column3 DATE
);

以上SQL语句将创建一个名为SampleTable的表，其中包括三列column1、column2和column3。

导入数据到MSSQL

使用to_sql()方法将DataFrame中的数据导入到MSSQL中。

table_name = 'SampleTable'

df.to_sql(table_name, cnxn)

以上代码将创建一个名为SampleTable的表，并将DataFrame对象df中的数据导入到该表中。

验证数据已成功导入到MSSQL

可以使用以下SQL语句来验证数据已成功导入到MSSQL中。

SELECT * FROM SampleTable;

以上SQL语句将从SampleTable表中检索所有记录。

总结

使用Python的pandas库和pyodbc库，可以很轻松地将xlsx文件中的数据导入到MSSQL中。首先使用pandas库中的read_excel()方法将xlsx文件读取为DataFrame对象，然后使用pyodbc库连接到MSSQL数据库。创建一个表来存储数据，并使用to_sql()方法将DataFrame中的数据导入到MSSQL中。