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今天小编给大家分享一下Python/MySQL怎么实现Excel文件自动处理数据功能的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。

问题描述

在没有服务器存储数据，只有excel文件的情况下，如何利用SQL和python实现数据分析和数据自动处理的功能？

例如：消费者购买商品时，会挑选商品然后再对商品付款。现在需要查找出用户挑中但是没有付款的商品并标识为未下单，付款的商品标注为下单。并且每隔一段时间自动执行上述操作。

目的：定时抽取上面的数据分析用户购买商品的行为。对比付款和选中未下单的商品的性能、价格等信息来发掘用户喜好，从而提高选品下单率。

注意：

用户的信息主要以excel的形式存储，没有服务器。

商品表里面存了用户挑选的商品信息。

订单表里面存了用户付款的商品信息。

解决方案一、SQL查询

首先想到的是利用SQL语言实现这样的查询。具体实现过程如下：

（1） 建立dingdan表和shangpin表：

--------------------------------Tablestructurefordingdan------------------------------DROPTABLEIFEXISTS`dingdan`;CREATETABLE`dingdan`(`d_id`int(11)NOTNULL,`UPC`varchar(255)CHARACTERSETutf8COLLATEutf8_general_ciNULLDEFAULTNULL,PRIMARYKEY(`d_id`)USINGBTREE)ENGINE=InnoDBCHARACTERSET=utf8COLLATE=utf8_general_ciROW_FORMAT=Dynamic;--------------------------------Recordsofdingdan------------------------------INSERTINTO`dingdan`VALUES(1,'6972470560664');INSERTINTO`dingdan`VALUES(2,'6972470560664');INSERTINTO`dingdan`VALUES(3,'6972470561227');INSERTINTO`dingdan`VALUES(4,'6972470561890');INSERTINTO`dingdan`VALUES(5,'6972470561906');SETFOREIGN_KEY_CHECKS=1;--------------------------------Tablestructureforshangpin------------------------------DROPTABLEIFEXISTS`shangpin`;CREATETABLE`shangpin`(`UPC`varchar(255)CHARACTERSETutf8COLLATEutf8_general_ciNOTNULL,`商品`varchar(255)CHARACTERSETutf8COLLATEutf8_general_ciNULLDEFAULTNULL,PRIMARYKEY(`UPC`)USINGBTREE)ENGINE=InnoDBCHARACTERSET=utf8COLLATE=utf8_general_ciROW_FORMAT=Dynamic;--------------------------------Recordsofshangpin------------------------------INSERTINTO`shangpin`VALUES('6972470560657','A');INSERTINTO`shangpin`VALUES('6972470560664','A');INSERTINTO`shangpin`VALUES('6972470561210','D');INSERTINTO`shangpin`VALUES('6972470561227','B');INSERTINTO`shangpin`VALUES('6972470561890','C');INSERTINTO`shangpin`VALUES('6972470651791','B');SETFOREIGN_KEY_CHECKS=1;

（2） 将excel数据导入SQL软件中。

执行下面的查询语句进行查找：

--搜索未下单的商品信息SELECT*,if(bb.UPCISNULL,'未下单','下单')as下单情况FROMshangpinaaLEFTJOINdingdanbbONaa.UPC=bb.UPC

得到以下查询结果：

（3） 将搜索结果导出为excel。

（4） 隔一段时间，需要人工重复上面的操作。

二、SQL、python处理

利用SQL查询、python做定时处理。具体实现过程如下：

（1） 重复方案1中的步骤1和2，将数据导入到数据库中。

（2） 用python连接数据库并查找数据。

importpymysql#导入PyMySQL库importdatetimeimportwarningsimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltwarnings.filterwarnings('ignore')#1.连接数据库，创建连接对象db#连接对象作用是：连接数据库、发送数据库信息、处理回滚操作（查询中断时，数据库回到最初状态）、#创建新的光标对象defconnect_database(database,password):db=pymysql.connect(host="localhost",#host属性user="sys",#用户名password=password,#此处填登录数据库的密码database=database,#数据库名charset="utf8"#如果中文显示乱码,则需要添加charset="utf8")returndbdefread_data(db):#2.使用cursor()方法创建一个游标对象cursorcursor=db.cursor()#3.利用MySQL语句查找数据并转化为FrameData（包含列名）try:#使用execute()方法执行SQL查询mysql="SELECT*,if(bb.UPCISNULL,'未下单','下单')as下单情况FROMshangpinaaLEFTJOINdingdanbbONaa.UPC=bb.UPC"#SQL语句cursor.execute(mysql)data=cursor.fetchall()#下面为将获取的数据转化为dataframe格式columnDes=cursor.description#获取连接对象的描述信息#print("cursor.description中的内容：",columnDes)columnNames=[columnDes[i][0]foriinrange(len(columnDes))]#获取列名df=pd.DataFrame([list(i)foriindata],columns=columnNames)#得到的data为二维元组，逐行取出，转化为列表，再转化为dfprint(df)"""db.commit()若对数据库进行了修改，需进行提交之后再关闭"""#提交到数据库执行#db.commit()#print("OK")except:#如果发生错误则回滚db.rollback()print("失败")"""使用完成之后需关闭游标和数据库连接，减少资源占用,cursor.close(),db.close()db.commit()若对数据库进行了修改，需进行提交之后再关闭"""#关闭数据库连接cursor.close()db.close()returndf

（3） 做定时任务

参考

##定时任务importtimefromapscheduler.schedulers.blockingimportBlockingSchedulerdefjob():dt=time.strftime('%Y-%m-%d%H:%M:%S',time.localtime(time.time()))print('{}---{}'.format(text,t))database='sys'#数据库名称password='sys'#数据库用户密码db=connect_database(database,password)data_sp=read_data(db)data_sp.to_excel('../data/data_ans.xlsx',sheet_name='未下单情况')scheduler=BlockingScheduler()#在每天22和23点的25分，运行一次job方法scheduler.add_job(job,'cron',hour='22-23',minute='25')scheduler.start()##测试#执行任务deftime_printer():#输出时间now=datetime.datetime.now()ts=now.strftime('%Y-%m-%d%H:%M:%S')print('dofunctime:',ts)#定时任务defloop_monitor():whileTrue:time.sleep(20)#暂停20秒if__name__=="__main__":loop_monitor()

打开data_ans的excel文件即可查看数据。

程序需要一直运行，如果因为关机导致程序终止，需要重新运行。

三、python处理

python处理。具体实现过程如下：

（1） 导入excel数据并利用python完成数据查询，以excel的形式导出查询好的数据。

参考

importpandasaspddeftaskTime():##1.分别导入2个表的数据product=pd.read_excel('d:/python_code/crontab/data/taskdata.xlsx',sheet_name='商品')#换成自己的路径和sheet名称order=pd.read_excel('d:/python_code/crontab/data/taskdata.xlsx',sheet_name='订单')##2.抽取数据product=product.rename(columns={'UPC':'ID'})#对商品表里面的UPC重命名未ID（为了保留订单表里面的CPU着一列）PO=pd.merge(product,order,left_on='ID',right_on='UPC',how='left')#左连接抽取数据PO.loc[pd.isnull(PO['UPC']),'下单情况']='未下单'#找到选中但是未下单的数据标注为未下单PO['下单情况']=PO['下单情况'].fillna(value='下单')#找到下单的数据，在'下单情况'这一列中标注为下单##3.以excel的形式导出查询好的数据PO=PO.loc[:,['ID','UPC','下单情况','产品名称E','产品参数C','价格','建议零售价','订单日期','品牌','PO#','SKU','配置','单价','数量','销售金额','成本单价','成本','成本价含税/未税']]#按列名导出需要的数据PO.to_excel('d:/python_code/crontab/data/data_python.xlsx',sheet_name='未下单情况')#导出excel表returnPOif__name__=="__main__":taskTime()print('执行成功')

（2） 定时处理

##2.定时处理importdatetimefromapscheduler.schedulers.blockingimportBlockingSchedulerdefjob():now=datetime.datetime.now()ts=now.strftime('%Y-%m-%d%H:%M:%S')print('执行时间:',ts)#输出时间taskTime()#执行代码scheduler=BlockingScheduler()##定时#在每天17和23点的25分，运行一次job方法scheduler.add_job(job,'cron',hour='17-23',minute='22')scheduler.start()

打开data_python的excel文件即可查看数据。

程序需要一直运行，如果因为关机导致程序终止，需要重新运行。

四、优化python处理

1.手动执行代码

如果电脑需要关机，这时候代码不能一直运行，只能在需要数据的时候执行一下代码。有以下2个执行方法：

（1）用命令行执行代码，具体操作如下：

win + R 输入cmd 再输入 路径以及文件名

pythond:\python_code\crontab\code\test.py

见下图

注意：数据还有代码的路径要写对

如果不想用命令行。直接用.bat文件执行也可以。

首先，需要新建一个.bat文件（用来运行脚本），在这个文件里面写上如下代码后保存：

python路径\文件名.py

将这个文件放到桌面，使用时点击即可。

2.开机自动执行代码

将已经保存的.bat文件复制到该目录（C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Startup）下，可能杀毒软件会阻止，选择允许，然后重启电脑即可。

注：开机自启以后会打开一个cmd窗口，关闭窗口，python程序将停止运行。

注意：开启自启动可能会让电脑变慢、发热。

对比四种方案方案名称优点缺点SQL查询代码简单，实现简单数据一旦更新需要执行导入导出excel的操作。并且需要手动操作，不能自动提醒。SQL、python处理避免导出excel；可以自动提醒还是需要导入excel；同时操作SQL和python；自动提醒需要程序一直运行python处理避免导入导出；可以自动提醒，只操作python查询时的处理不好做（对新手来说）；自动提醒需要程序一直运行优化python处理避免导入导出；自动提醒不需要程序一直运行，开机自启动需要配置一下

以上就是“Python/MySQL怎么实现Excel文件自动处理数据功能”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获，小编每天都会为大家更新不同的知识，如果还想学习更多的知识，请关注行业资讯频道。