1、安装pandas和其他所需库 首先,确保你已经安装了pandas库和其他所需的库,如SQLAlchemy和openpyxl。你可以使用以下命令来安装: pip install pandas sqlalchemy openpyxl 2、连接数据库并导出数据 下面是一个使用pandas从SQLite数据库中导出数据到Excel的示例: import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine...
使用pandas库导出数据时,可以通过DataFrame的rename方法来更改列名。此外,to_excel方法提供了多种参数选项,允许用户设置单元格格式、添加样式或调整列宽。利用这些功能,可以创建更具可读性和美观的Excel文件。
pandas用于数据处理,而openpyxl是pandas导出Excel文件时依赖的库。 bash pip install pandas openpyxl 然后在Python脚本中导入这些库。 python import pandas as pd 将查询结果转换为适合导出到Excel的格式: 使用pandas的DataFrame对象来存储查询结果。DataFrame是pandas中用于存储表格数据的主要数据结构,它提供了丰富的...
def export_excel(table_name,sql,path,cfg): # 连接数据库,查询数据 host, user, passwd, db = cfg['host'], cfg['user'], cfg['passwd'], cfg['db'] conn = pymysql.connect(user=user, host=host, port=33061, passwd=passwd, db=db, charset='utf8') cur = conn.cursor() # sql = '...
你可以使用pandas库来连接 MySQL 数据库，并将查询结果导出到 Excel 文件。以下是一个简单的示例：安装 pandas 和 openpyxl：如果还没有安装，首先需要安装 pandas 和 openpyxl：pip install pandas openpyxl 连接 MySQL 数据库并导出到 Excel：使用以下脚本连接 MySQL 数据库，执行查询，将结果导入 pandas 的 DataFrame...
MySQL 10.1.38-MariaDB-1~bionic Python3.7.8 开发工具 PyCharm2018.1 SmartGit18.1 Navicat15.0.28 先引入一些依赖,主要有pandas和pymysql Pandas 是基于 BSD 许可的开源支持库,为 Python 提供了高性能、易使用的数据结构与数据分析工具。 Pymysql:PyMySQL是从Python连接到MySQL数据库服务器的接口。 它实现了Python...
host="localhost", user="BB", password="10086", database="save_web_data", charset="utf8")# 读取数据库slq_1 ="""select * from save_web_data"""# 使用pandas获取数据data = pd.read_sql(slq_1, conn) conn.close()# 初始化对象 # 表格writer = pd.ExcelWriter('web_shuju.xlsx')# 获取...
在上面的代码中,我们使用df.to_excel()函数将DataFrame对象df导出为一个名为employees.xls的xls文件。其中,index=False表示不导出索引列。 完整代码示例 下面是一个完整的示例代码,包括连接到MySQL数据库、执行查询语句和导出数据为xls文件的步骤: importpandasaspdimportMySQLdb# 连接到MySQL数据库db=MySQLdb.connect(ho...
在这里,我们首先将查询结果转换为DataFrame,然后使用to_excel方法将其导出到Excel文件。 五、整合所有步骤 现在,我们可以将上述所有步骤整合到一起,形成一个完整的程序: importmysql.connectorimportpandasaspddefconnect_to_database(host,user,password,database):returnmysql.connector.connect(host=host,user=user,passw...