本教程介绍如何利用Python3编程语言结合pandas和mysql-connector-python库，高效地将Excel文件中的数据导入MySQL数据库中。适合需要处理大量数据的用户学习实践。
在Python3中读取Excel数据并将其存储到MySQL数据库是一项常见的任务，在数据分析和管理领域尤为常见。本段落将详细介绍如何使用`xlrd`库来读取Excel文件，并通过`pymysql`库把数据存入MySQL数据库。
首先，请确保你的Python版本不低于3.6，同时建议使用的MySQL版本至少为5.7.19。对于Python环境中的依赖安装，可以通过pip命令完成；而对于MySQL，则需要先下载并安装服务器和客户端软件，创建一个名为sales_data的数据库，并设置相应的用户名（如root）及密码。
接下来，在终端中输入以下命令来安装所需的库：
```
pip install xlrd
pip install pymysql
```
在Python脚本里导入必要的模块：
```python
import xlrd
import pymysql
from datetime import datetime
from xlrd import xldate_as_tuple
```
使用`xlrd.open_workbook()`函数打开Excel文件。例如，下面的代码读取了名为sales_data.xls的数据表：
```python
data = xlrd.open_workbook(D:sales_data.xls)
```
接着通过索引访问工作表中的数据：
```python
table_one = data.sheet_by_index(0)
table_two = data.sheet_by_index(1)
```
为了将Excel中获取到的信息存储进MySQL数据库，我们需要先建立连接。使用`pymysql.connect()`函数创建该链接时需要提供主机名（如localhost）、用户名、密码及目标数据库名称：
```python
db = pymysql.connect(localhost, root, gaishi123, sales_data, use_unicode=True, charset=utf8)
```
在遍历Excel表格内容的同时，利用`cell_value()`方法获取单元格值。例如，在读取sheet1和sheet2的数据时需要将日期、浮点数及整型数据进行适当转换：
```python
# 遍历sheet1 和 sheet2 的代码...
```
对于日期类型的数据，可能还需要将其转化为Python的`datetime`对象形式才能存储到数据库里。例如:
```python
payday = table_one.cell_value(0, 8)
date = datetime(*xldate_as_tuple(payday, 0))
payday = date.strftime(%Y%m%d)
```
将处理好的数据插入MySQL数据库中，首先创建一个游标对象并执行SQL语句来完成数据的存入操作：
```python
cursor = db.cursor()
# 插入数据的SQL语句...
cursor.execute(sql)
db.commit()
cursor.close()
db.close()
```
总结来说，在Python3环境下利用`xlrd`库读取Excel文件中的信息，并通过`pymysql`库将这些数据导入MySQL数据库。整个过程包括打开和解析Excel文件、建立与数据库的连接，执行SQL插入语句以及关闭所有资源等步骤。这使得Python成为了一个强大的工具，在处理大量复杂的数据集时能够提供高效的解决方案。
通过上述介绍的方法可以轻松地把大量的Excel表格内容转移到MySQL中存储或进一步分析使用。
5星
