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  • dbeaver导入excel数据
    千次阅读
    2020-11-21 06:10:53

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    Pandas能从文本文件和Excel文件中读入数据,形成dataframe,也可以将dataframe导出到文本文件、Excel文件中存储起来。

    导入函数有(1)pd.read_csv():导入后缀名为.csv,.txt的文本文件;(2)pd.read_excel():导入后缀名为.xlsx的Excel文件。

    导出函数有(1)df.to_csv)():将数据存储到csv文件或txt文件中;(2)df.to_excel():将数据存储到Excel文件中;

    无论是导入函数还是导出函数,都有参数 header,表示 dataframe 的列索引。而行索引在导入函数中用参数 index_col 表示,将某列指定为行索引;行索引在导出函数中用参数 index 表示,指示是否要存好行索引。

    一、导入文件

    (1)导入文本文件:pd.read_csv()

    pd.read_csv()函数不仅可以导入csv文件,也可以导入txt文件。

    # 导入test.csv文件
    df = pd.read_csv('test.csv')
    # 导入test.txt文件
    df = pd.read_csv('test.txt')
    • 指定分隔符

    文本文件中,用分隔符来分隔每个值,所以读入的时候,要用参数sep告诉函数分隔符是什么,默认的分隔符是逗号。

    # 指定分隔符是点号 df = pd.read_csv(filename,sep='.')

    (2)导入Excel文件:pd.read_excel()

    即使在excel中,某列是字符串,但如果它是数值型字符串,导入DataFrame后,仍然会被当成数值,而不是字符串。

    # 导入test.xlsx文件
    df = pd.read_excel('test.xlsx')
    • 指定读入excel的sheet页

    Excel文件在读入时,默认读取第一页。但如果Excel文件有多页,且不想读取第一页而是其他页,则要用参数sheetname传入读入页的名称。

    # 导入test.xlsx文件的sheet1页
    df = pd.read_excel('test.xlsx', sheetname='sheet1')

    (3)相对路径和绝对路径

    导入文件时,要指定文件所在的路径,可以是相对路径,也可以是绝对路径。

    # 导入windows下的绝对路径:导入E盘下的test.csv
    pd.read_csv('E:test.csv')
    # 导入mac下的绝对路径:导入xxx文件夹下的test.csv
    pd.read_csv('/Users/xxx/test.csv')

    相对路径指的是当前的py文件所在的路径。当要导入的文件和py文件在同一个文件夹下,则可以用相对路径导入。

    pd.read_csv('test.csv')

    路径的转义?

    Location = r'./test.csv' 
    df = pd.read_csv(Location)

    注意,因为斜线是一个特殊字符,在字符串之前放置前导的 r,将会把整个字符串进行转义。

    (4)读取指定的列

    有时候,我们并不想把所有的列都读入,只想读取前几列,或后几列,或指定几列。这时,可以使用usecols参数。

    # 读取csv数据中的第0列,第1列,第2列。
    df = pd.read_csv('test.csv', usecols=[0,1,2])

    (5)行列索引

    • 默认列索引和行索引

    导入文件时,若不指定列索引,则默认将文件中的第一行当成dataframe列索引,并且为数据自动添加整数行索引。

    # 默认将test.csv中的第一行当为列索引,自动添加从0开始的整数索引
    pd.read_csv('test.csv')
    • 第一行非列索引

    若导入时,第一行是数据,并非列标题,可以将参数header设置为None,即不让第一行成为列索引。但系统会自动添加从0开始的列索引。

    df = pd.read_csv('test.csv', header=None)
    • 指定某行为列索引

    导入数据时默认第一行为列索引,但如果数据中第一行并非标题,而是第k行,则可以用参数header指定第k行为列索引。

    # 指定test.csv中的第3行是列索引
    df = pd.read_csv('test.csv', header=3)
    • 添加列索引

    若导入的数据中并没有任何一行能当列索引,可以用参数 names 自定义列索引。

    # 指定test.csv(只有两列)中的列索引为['column1','column2']
    df = pd.read_csv('test.csv', names=['column1','column2'])
    • 指定行索引

    导入数据时,会自动添加从0开始的整数行索引。若需要指定数据中第K列为行索引,则要用index_col参数。

    # 指定第0列是dataframe的行索引
    df=pd.read_csv('test.csv',index_col=0)
    # 指定列名为'column'的列是dataframe的行索引
    df=pd.read_csv('test.csv',index_col='column')

    二、导出数据

    (1)写入文本文件:df.to_csv()

    pandas可将dataframe存储到csv文件或txt文件中。存储的路径可以是绝对路径,也可以是相对路径。

    # 将数据表df存入当前py文件所在位置下的test.csv文件中,如果没有这个文件,会自动创建
    df.to_csv('test.csv')
    # 将数据表df存入当前py文件所在位置下的test.txt文件中,如果没有这个文件,会自动创建
    df.to_csv('test.txt')

    (2)写入excel文件:df.to_excel()

    写入Excel文件时,默认会写入Excel文件中的第一页。

    # 将数据表df写入test.xlsx文件中
    df.to_excel('test.xlsx')

    如果想要写入指定的页,则用参数sheet_name。

    # 将数据表df写入test.xlsx文件中'Sheet1'页
    df.to_excel('test.xlsx',sheet_name='Sheet1')

    (3)行列索引

    • 存储行索引

    存储时,默认将数据表中的行索引也存储到文件中。

    # test.csv的行索引将会被存储起来
    df.to_csv('test.csv')
    • 不存储行索引

    导出数据时,默认是要存储行索引的。不存储行索引的话,设置index的值为False。

    df.to_csv('test.csv', index = False)
    • 不存储列索引

    导出数据时,默认是要存储列索引的。不存储列索引的话,设置header的值为False。不要列索引,导出的数据就没有列名。

    df.to_csv('test.csv', header = False)
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           因为编码格式问题,转为csv格式中文乱码,怎么调编码格式都调整不了,所以选择使用txt格式进行导入数据!

    注意:excel文件第一行与数据库里的字段顺序保持一致,即使该字段数据为空也需要数据这是为              了对齐字段

    1.excel文件转为Unicode 文字(*.txt)文件--------因为我转正常txt乱码 

     转换后的txt文件(注意右下角的编码格式

     2.格式化文件(tab变为,)随意选择空白块,全部替换

     转换后:

    这个时候excel数据已经处理好了,但是还需要转一下编码格式另存为-->编码格式改为utf-8可以进行dbever的导入数据操作

    3. 进入导入页面

     

     

     一般格式不需要调整

    双击后,选择你数据的txt文件,下一步,下一步

     对照一下数据与字段是否对应(我的id为自增所以id我就选择skip略过id

    再下一步下一步就完成了。

    注意:(格式不一致会报错)

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            DBeaver是一款免费和开源软件,为开发人员和数据库管理员使用数据库的通用工具,凭借连接数据库丰富、免费、功能够用的特点已经开始逐步成为主流,但DBeaver现在对excel文件支持不够友好,无法直接导入、导出excel文件,如果想通使用DBeaver处理excel文件现只能使用通过中间文件转换的方法。

            一、DBeaver导入excel文件

            1、首先用excel打开文件,选择另存为utf-8格式的csv文件。

                  

            2、打开DBeaver,右键单击要导入的数据库,选择 ‘导入数据’,弹出界面点击下一步,选择转换后的csv文件,单击下一步。

                  

            3、这里可以通过new,新建target目标表名。可以选择columns选项卡,核对数据列,并根据数据情况选择对应的type类型,字符数如果设置不够导入数据是会报错。

             

            4、点击确定、下一步、开始,就可以完成数据的导入工作,操作比较简单就不一一截图了。

            5、可以点击数据库下新建的表名打开表格,完成了excel的导入工作。

            

            二、DBeaver导出excel可直接读取文件

            1、右键点击表头,选择导出结果集。

            

            2、弹出界面选择csv文件

            

            3、 下一步,一般可以默认选项:

            

            4、下一步,弹出界面可以选择输出目录等信息,这里编码需选择GB2312。

            

            5、下一步,开始,完成导出工作。导出文件虽为csv格式,但可用excel直接打开操作。

        应该还有其他转换方法,如有更方便的方法请留言分享。

            

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