输入您的服务器和数据库名称。您也可以编写一个SQL语句来提取您确切需要的数据。这将防止在Power Query中进行大量数据转换。您可以通过在SSMS表上右键单击并选择“属性”来获取您的服务器和数据库名称。点击OK。您可以使用Windows、数据库或Microsoft帐户进行身份验证。我将使用Windows中的当前凭据。点击连接。Power Query...
query变量存储了我们希望执行的 SQL 查询语句,记得将your_table替换为你的表名。 pd.read_sql函数可以直接执行 SQL 查询并返回查询结果以 DataFrame 的形式存储。 步骤4:将查询结果保存到 Excel 中 最后一步是将 DataFrame 中的数据保存到 Excel 文件。这可以通过to_excel方法完成: #将 DataFrame 保存到 Excel 文...
result = self.get_query_results() # print(result) if not result: print("查询结果为空") return False # 创建excel对象 f = xlwt.Workbook() sheet1 = f.add_sheet('Sheet1', cell_overwrite_ok=True) # 第一行结果 row0 = result[0] # 列字段 column_names = list(result[0].keys()) # ...
conn '执行SQL语法，结果保存在dataset数据集中 '获取标题 For i = 0 To dataset.Fields.Co...
importpandasaspd# 编写 SQL 查询query='SELECT * FROM employees;'# 替换为你的 SQL 查询# 执行查询并加载结果df=pd.read_sql_query(query,engine) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 导出到 Excel 使用pandas的to_excel方法可以将 DataFrame 导出到 Excel 文件。以下是具体实现: ...
1.Excel直接导入SQL 将Excel数据整理好了之后,通过SQL的导入功能直接导进数据库,但是得保证数据库字段和Excel的字段一致。 2.Excel生成SQL语句 第二,通过Excel来生成对应的SQL语句,直接将SQL语句复制到分析器里面执行即可,本文就说一下如何来实现这第二种办法。
df = pd.read_sql(query, engine) 导出到Excel df.to_excel('output.xlsx', index=False) 五、利用数据库管理系统的内置导出功能 不同的数据库管理系统提供了各自的导出功能,可以根据数据库类型选择合适的方法。 5.1 MySQL MySQL Workbench提供了导出数据到CSV或Excel的功能。
sql_query的两个参数: sql语句, 数据库连接df = pd.read_sql_query(sql,con=engine)#输出testexcel表的查询结果print(df)#创建一个writer对象, 里面的参数是一个新的表格文件名writer = pd.ExcelWriter('mydf.xlsx')#利用to_excel()方法将不同的数据框及其对应的sheet名称写入该writer对象中df.to_excel(...
("连接失败: " . $conn->connect_error); } // 执行SQL查询 $sql = "SELECT * FROM your_table"; $result = $conn->query($sql); // 创建Excel对象 $objPHPExcel = new PHPExcel(); $objPHPExcel->getActiveSheet()->setTitle('Sheet1'); // 将查询结果插入Excel中 $row = 1; while ($row...