Python---14.Python数据存储EXCEl和MySQL

**基本使用：**python存储数据可以存入到表格中，有很多的方式可以操作excel，例如pandas，openpyxl，xlwt, xlrd等，下面我展示pandas的操作。

列表和字典的存储方式。使用的是pandas的DataFrames，Pandas DataFrame 是一个二维数据结构，类似于二维数组或带行和列的表格。

python 复制代码

# 模拟的列表
data = [
    ['张三', 30, '上海'],
    ['李四', 30, '深圳'],
    ['王五', 35, '长沙'],
    ['赵六', 29, '成都'],
]
# 导入pandas库
import pandas as pd
# 使用DataFrame方法，columns是输列标题
df = pd.DataFrame(data,columns=['姓名','年龄','地址'])
# 保存成Excel文件,index这里是不带索引，也可以自己命名
# df.to_excel('表格文件_tpule.xlsx', index=False)
# 保存成csv文件
# df.to_csv('csv文件_tpule.xlsx', index=False)

python 复制代码

# 模拟的字典数据
data = {
    '姓名': ['张三','李四','王五','赵六'],
    '年龄': [30,29,30,35,],
    '城市': ['深圳','成都', '长沙','上海'],
}
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data)
# 保存成Excel文件
# df.to_excel('表格文件_dict.xlsx', index=False)
# 保存成csv文件
# df.to_csv('csv文件_dict.xlsx', index=False)

处理mysql数据：进阶，这里我们需要使用pandas将数据写入mysql中，要Python和MySQL交互，使用到SQLAlchemy 这个库。

python 复制代码

# import pandas as pd
# from sqlalchemy import create_engine
# data = [
#     ['唐三', 30, '上海'],
#     ['潼瑶', 30, '深圳'],
#     ['三更', 35, '长沙'],
#     ['朝歌', 29, '成都'],
# ]
# 创建与数据库的连接引擎
# engine = create_engine(
#     "mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/db1?charset=utf8mb4"
# )
# df = pd.DataFrame(data, columns=["name", "age", "dizhi"])
# df.to_sql(
#     name='test2',
#     con=engine,
#     if_exists='append',
#     index=False,
#     method='multi'
# )