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• • • 前言
    • • 最近接到一个需求，就是将多个Eccel文件（表头相同；每个都非常大，约60多万行，每个都是！！）先合并在一起，再做一些处理，但是Excel表格一个文件根本存不下这么多！更别提打开再做处理，怎么办？当然是借助Mysql啦，利用Python脚本将每一个文件内容插入进去，（其实也可以单个依次导入，但是有多个Excel文件，这样比较繁琐。更重要的是我会Python直接写个脚本）
    • 图片展示
    • 1、先创建数据库
    • 2、目录结构展示
    • 3、奉上所有代码和注释
    • 4、注意事项
    • • 4-1
  • 数据库端口号我的是33061，一般来说是 3306
  • • • 4-2
  • 切记，有多少个（列）表头,就有多少个 %s 占位符
  • • 希望对大家有帮助
    • 致力于办公自动化的小小程序员一枚
    • 致力于写出清楚的博客
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前言

最近接到一个需求，就是将多个Eccel文件（表头相同；每个都非常大，约60多万行，每个都是！！）先合并在一起，再做一些处理，但是Excel表格一个文件根本存不下这么多！更别提打开再做处理，怎么办？当然是借助Mysql啦，利用Python脚本将每一个文件内容插入进去，（其实也可以单个依次导入，但是有多个Excel文件，这样比较繁琐。更重要的是我会Python直接写个脚本）

图片展示

  											 **↓**

1、先创建数据库

2、目录结构展示

文件夹：数据源：用来存放Excel文件

3、奉上所有代码和注释

import os
import time
import pandas as pd
import pymysqlt1 = time.time()
# 连接mysql
connect = pymysql.connect(host='localhost',   # 本地数据库user='root',# 用户名password=自己的数据库连接密码, # 数据库密码db=自己的数据库名称, # 数据库名称port=3306, # 数据库端口号charset='utf8') #服务器名,账户,密码，数据库名称
cur = connect.cursor()sql2 = 'truncate table 插入测试表;' # 每次插入前先清空表
cur.execute(sql2)
#
for f in os.listdir("./数据源/"):# 读取f_n = "./数据源/"+fdf = pd.read_excel(f_n,sheet_name=0,keep_default_na="",dtype=str)data = df.values.tolist()for i in data:# print(i)sql = 'insert into 插入测试表 values (%s,%s,%s,%s);'# 切记，有多少个（列）表头,就有多少个 %s 占位符cur.execute(sql,tuple(i))print(f,"插入成功")
connect.commit()
print("ok")# 关闭数据库
cur.close()  # 关闭游标
connect.close()  # 关闭数据库连接t2 = time.time()
print("数据插入结束，用时%.2f秒"%(t2-t1))

4、注意事项

4-1

数据库端口号我的是33061，一般来说是 3306

4-2

切记，有多少个（列）表头,就有多少个 %s 占位符

希望对大家有帮助

致力于办公自动化的小小程序员一枚

致力于写出清楚的博客

都看到这了，关注+点赞+收藏=不迷路！！