Linux下将excel数据导入到mssql数据库中的方法

下面是“Linux下将excel数据导入到mssql数据库中的方法”的完整攻略：

准备工作

安装FreeTDS和unixODBC

sudo apt-get update sudo apt-get install freetds-dev unixodbc-dev
安装Python包pyodbc

pip install pyodbc

步骤

创建一个ODBC数据源

在Linux命令行窗口中运行下面的命令，创建数据源“mydatasource”，并指定MSSQL服务器的地址、端口、数据库名称、用户名和密码：

sudo odbcinst -i -s -f /usr/share/tdsodbc/odbcinst.ini sudo odbcinst -i -d -f /usr/share/tdsodbc/odbc.ini sudo nano /etc/odbc.ini

编辑odbc.ini文件，添加以下内容：

[mydatasource] Driver = FreeTDS Servername = SQLServer Database = mydatabase UserName = myusername Password = mypassword Port = 1433 TDS_Version = 7.0

注意，其中的“Driver”、“Servername”、“Database”、“UserName”和“Password”应该修改为你自己的服务器地址、数据库名称和登录信息。
编写Python脚本

在Linux命令行窗口中运行下面的命令，在当前目录下创建一个名为“import_excel.py”的Python脚本：

nano import_excel.py

编辑import_excel.py文件，添加以下内容：

```python
import pyodbc
import pandas as pd

def import_data(excel_file):
# Load Excel file
data = pd.read_excel(excel_file)
```
# Connect to ODBC data source
cnxn = pyodbc.connect('DSN=mydatasource')
cursor = cnxn.cursor()

# Insert data into database
for row in data.itertuples():
    cursor.execute("""
        INSERT INTO mytable (column1, column2, column3)
        VALUES (?, ?, ?)
    """, row.column1, row.column2, row.column3)

cursor.commit()
cursor.close()
cnxn.close()
```
if name == 'main':
import_data('example.xlsx')
```

注意，其中的“mydatasource”和“mytable”应该修改为你自己的数据源和数据表名称，而“example.xlsx”就是你要导入的Excel文件名。
运行Python脚本

在Linux命令行窗口中运行下面的命令，运行Python脚本：

python import_excel.py

脚本会自动将Excel文件的数据导入到MSSQL数据库中。

示例

以下是两条示例说明：

示例1：导入简单表格数据

假设我们要将以下的Excel表格数据导入到MSSQL数据库中：

Name	Age	Gender
Alice	25	Female
Bob	30	Male
Charlie	35	Male

创建ODBC数据源

在命令行窗口中执行如下命令，创建一个名为“mydatasource”的ODBC数据源，用于连接MSSQL服务器：

sudo odbcinst -i -s -f /usr/share/tdsodbc/odbcinst.ini sudo odbcinst -i -d -f /usr/share/tdsodbc/odbc.ini sudo nano /etc/odbc.ini

编辑odbc.ini文件，添加以下内容：

[mydatasource] Driver = FreeTDS Servername = myserver Database = mydatabase UserName = myusername Password = mypassword Port = 1433 TDS_Version = 7.0

其中，“myserver”、“mydatabase”、“myusername”和“mypassword”应该替换为你自己的服务器地址、数据库名称、登录用户名和密码。
编写Python脚本

在命令行窗口中执行如下命令，创建一个名为“import_data.py”的Python脚本：

nano import_data.py

编辑import_data.py文件，添加以下内容：

```python
import pyodbc
import pandas as pd

def import_data(excel_file):
# Load Excel file
data = pd.read_excel(excel_file)
```
# Connect to ODBC data source
cnxn = pyodbc.connect('DSN=mydatasource')
cursor = cnxn.cursor()

# Insert data into database
for row in data.itertuples():
    cursor.execute("""
        INSERT INTO mytable (Name, Age, Gender)
        VALUES (?, ?, ?)
    """, row.Name, row.Age, row.Gender)

cursor.commit()
cursor.close()
cnxn.close()
```
if name == 'main':
import_data('example.xlsx')
```

其中，“mytable”应该替换为你自己的数据表名称，“example.xlsx”就是你要导入的Excel文件名，保存并退出文件编辑。
运行Python脚本

在Linux命令行窗口中，执行如下命令，运行Python脚本：

python import_data.py

脚本会自动将Excel文件中的数据导入到MSSQL数据库中的“mytable”数据表里面。

示例2：导入复杂表格数据

假设我们要将以下的Excel表格数据导入到MSSQL数据库中：

City	Address	Latitude	Longitude
Beijing	Zhongguancun street,Haidian district,Beijing	39.977679	116.3134083
Guangzhou	Tianhe district,Guangzhou,GD,China	23.128994	113.259245
Hangzhou	Xihu district,Hangzhou,ZJ,China	30.2595522	120.1368619

其中，Address字段包含中英文、数字和逗号等复杂字符。

创建ODBC数据源

同上。
编写Python脚本

在命令行窗口中执行如下命令，创建一个名为“import_data.py”的Python脚本：

nano import_data.py

编辑import_data.py文件，添加以下内容：

```python
import pyodbc
import pandas as pd

def import_data(excel_file):
# Load Excel file
data = pd.read_excel(excel_file)
```
# Connect to ODBC data source
cnxn = pyodbc.connect('DSN=mydatasource')
cursor = cnxn.cursor()

# Insert data into database
for row in data.itertuples():
    cursor.execute("""
        INSERT INTO mytable (City, Address, Latitude, Longitude)
        VALUES (?, ?, ?, ?)
    """, row.City, row.Address, row.Latitude, row.Longitude)

cursor.commit()
cursor.close()
cnxn.close()
```
if name == 'main':
import_data('example.xlsx')
```

其中，“mytable”应该替换为你自己的数据表名称，“example.xlsx”就是你要导入的Excel文件名，保存并退出文件编辑。
运行Python脚本

在Linux命令行窗口中，执行如下命令，运行Python脚本：

python import_data.py

脚本会自动将Excel文件中的数据导入到MSSQL数据库中的“mytable”数据表里面。