正常情况下,我们只需要5行代码就能解决问题:
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('数据库链接URI', echo=False)
df = pd.read_excel('Excel文件路径')
df.to_sql(name='表名', con=engine)
但我发现,这个下载的文件有两个工作簿(Sheet),第一个Sheet叫做Overall,第二个Sheet叫做Result。我们需要的数据在Result这个工作簿中。那么,在使用Pandas读取时,需要这样写代码:
df = pd.read_excel('文件路径', 'Result')
第二个问题,是这个Excel表格的列名,包含了一些不能作为MySQL字段名的值,如下图所示:
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其中的空格、括号、百分号、&符号都不适合放到MySQL的字段名中。那么怎么快速批量把这些字符全部替换掉呢?可以使用如下的写法:
df.columns = df.columns.str.strip().str.lower().str.replace(' ', '_').str.replace('(', '').str.replace(')', '').str.replace('%', 'percent_unit').str.replace('&', '_and_')
这样可以批量把所有列名转换为小写字母,并移除特殊符号。效果如下图所示:
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