使用 IRONXL FOR PYTHON

如何使用 Python 將 Excel 文件導入數據庫表

更新:2025年6月22日

在當今數據驅動的世界中，高效的數據處理對於任何組織或個人來說都是至關重要的任務。 Python擁有豐富的函式庫生態系統，提供了強大的資料操作和管理工具，例如 pandas 函式庫。一個常見的場景是需要從Excel電子表格中提取或匯入數據，並將數據儲存或插入資料庫中，以便進行進一步分析或與其他系統整合。在本教程中，我們將探討如何建立一個 Python 腳本來自動執行此過程，使您能夠無縫地從 Excel 表格檔案中讀取資料並將其插入資料庫。學完本教學後，您將能夠有效率地處理資料遷移任務。我們開始吧！

如何使用 Python 將 Excel 檔案匯入資料庫表

先安裝IronXL庫。
使用IronXL將 Excel 檔案載入到記憶體中。
載入您要使用的特定電子表格。
選擇要匯入的精確資料範圍。
使用 Python 與 SQLite 或 MySQL 等資料庫建立連線。
在 SQLite 資料庫中建立一個新表，用於容納匯入的資料。
將 Excel 檔案中選定的行插入到新建立的 SQLite 表中。
從建立的 SQLite 表中檢索和選擇數據，以便進行進一步的分析或處理。

在本教程中，我們將使用IronXL ，這是一個以高效處理 Excel 檔案而聞名的 Python 庫。透過將IronXL整合到我們的腳本中，我們確保從 Excel 電子表格中無縫提取數據，從而能夠順利地將數據插入資料庫以進行進一步的分析和處理。

IronXL是什麼？

IronXL是由Iron Software開發的 Python 函式庫，它提供了強大的功能，可以直接在 Python 應用程式中讀取、產生和編輯 Excel 檔案。值得注意的是， IronXL 的突出之處在於它無需安裝 Microsoft Excel，從而簡化了在不同環境中的部署。使用IronXL，開發人員可以受益於：

跨平台支援：可在 Windows、macOS、Linux、Docker、Azure 和 AWS 平台上無縫運行，確保適應各種不同的開發環境。

資料匯入和匯出：輕鬆處理從 XLS、XLSX、CSV 和 TSV 檔案匯入的數據，並可靈活地將工作表匯出為這些格式，甚至匯出為 JSON 格式，以增強互通性。

加密功能：利用 IronXL 的加密功能確保資料安全，允許使用密碼保護 XLSX、XLSM 和 XLTX 檔案。

公式和重新計算：輕鬆使用 Excel公式，每次編輯工作表時都會自動重新計算，從而確保資料處理的準確性和可靠性。

儲存格樣式：透過調整字體樣式、大小、背景圖案、邊框和對齊方式來自訂單一儲存格的外觀，從而增強 Excel 文件的視覺效果。

支援多種文件格式： IronXL支援多種格式，包括 XLS、XLSX、XLST、XLSM、CSV 和 TSV，讓開發人員能夠輕鬆且有效率地處理各種場景下的資料。

現在，讓我們開始安裝IronXL。

步驟 1：安裝IronXL庫

第一步是安裝IronXL庫。在命令提示字元中執行以下命令來安裝IronXL 。

pip install IronXL

pip install IronXL

SHELL

步驟 2：載入 Excel 工作簿

下一步是載入Excel檔案。本教學將使用以下Excel檔案。

如何使用Python將Excel檔案匯入資料庫表：圖1 - Excel檔案輸入範例

以下程式碼會將記憶體中已有的 Excel 檔案載入到記憶體中。

from ironxl import *  # Supported for XLSX, XLS, XLSM, XLTX, CSV, and TSV

# Assign a license key (retrieved from IronXL website)
License.LicenseKey = "IRONSUITE.ABC.XYZ.COM.15796-DEPLOYMENT.TRIAL-5X63V4.TRIAL.EXPIRES.27.MAY.2024"

# Load the Excel workbook into memory
workbook = WorkBook.Load("sample_excel.xlsx")

from ironxl import *  # Supported for XLSX, XLS, XLSM, XLTX, CSV, and TSV

# Assign a license key (retrieved from IronXL website)
License.LicenseKey = "IRONSUITE.ABC.XYZ.COM.15796-DEPLOYMENT.TRIAL-5X63V4.TRIAL.EXPIRES.27.MAY.2024"

# Load the Excel workbook into memory
workbook = WorkBook.Load("sample_excel.xlsx")

PYTHON

上面的 Python 程式碼片段示範如何使用IronXL程式庫載入名為"sample_excel.xlsx"的 Excel 工作簿。首先，從IronXL導入必要的 Python 模組。然後，系統會指派一個許可證金鑰來驗證庫的使用情況。您可以從IronXL網站取得免費許可證金鑰。最後，採用 Load 方法開啟並載入指定的 Excel 工作簿到記憶體中。這樣就可以對它的內容進行後續的程式設計操作，例如讀取資料、修改儲存格值或應用程式格式。

步驟 3：選擇工作表

若要使用IronXL在 Excel 工作簿中選擇工作表，您可以指定工作表索引或名稱。

# Select the first worksheet in the loaded Excel workbook
worksheet = workbook.WorkSheets[0]

# Select the first worksheet in the loaded Excel workbook
worksheet = workbook.WorkSheets[0]

PYTHON

此行選擇已載入的 Excel 工作簿中的第一個工作表，並將其指派給變數 worksheet，從而允許對工作簿中的該特定工作表執行後續操作。這將把 Excel 工作表中的資料載入到工作表變數中。

步驟 4：開啟資料庫連接

在本教程中，我們將使用 SQLite 資料庫而不是 MySQL 資料庫伺服器。要啟動資料庫操作，我們首先要建立與資料庫的連線。

import sqlite3

# Connect to SQLite database (or create it if it doesn't exist)
conn = sqlite3.connect('data.db')

import sqlite3

# Connect to SQLite database (or create it if it doesn't exist)
conn = sqlite3.connect('data.db')

PYTHON

上述程式碼建立了與名為"data.db"的 SQLite 資料庫的連線。如果指定的資料庫不存在，則會自動建立。此連接允許後續與 SQLite 資料庫進行交互，例如執行查詢和執行資料操作。

步驟 5：建立表格

下一步是在資料庫中建立一個資料庫表，我們將從 Excel 檔案匯入資料。若要在 SQLite 資料庫中建立資料表，可以使用連線物件執行 SQL 語句。

# Create a cursor object for database operations
cursor = conn.cursor()

# Define and execute SQL to create a table if it doesn't exist
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS customer (
    id INTEGER,
    FirstName TEXT,
    LastName TEXT,
    Gender TEXT,
    Country TEXT,
    Age INTEGER
)
''')

# Create a cursor object for database operations
cursor = conn.cursor()

# Define and execute SQL to create a table if it doesn't exist
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS customer (
    id INTEGER,
    FirstName TEXT,
    LastName TEXT,
    Gender TEXT,
    Country TEXT,
    Age INTEGER
)
''')

PYTHON

上面的程式碼片段初始化一個遊標對象，以便在 SQLite 資料庫連接中執行 SQL 命令。它會建立一個名為"customer"的表，其中包含"id"、"FirstName"、"LastName"、"Gender"、"Country"和"Age"欄位。如果表格尚不存在，則會依照指定的列資料類型建立該表格。

步驟 6：使用 Python 將資料匯入資料庫

現在，我們將資料插入我們新建的表中。我們將導入一個 Excel 文件，並將其資料插入 SQLite 資料庫。

# Iteratively insert data from Excel worksheet into SQLite database
for i in range(2, 11):
    # Extracting values from columns A to F in Excel worksheet
    values_tuple = (
        worksheet[f"A{i}"].StringValue,
        worksheet[f"B{i}"].StringValue,
        worksheet[f"C{i}"].StringValue,
        worksheet[f"D{i}"].StringValue,
        worksheet[f"E{i}"].StringValue,
        worksheet[f"F{i}"].StringValue
    )
    # Executing SQL INSERT command
    cursor.execute("INSERT INTO customer VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?)", values_tuple)

# Commit data insertion to the database
conn.commit()

# Iteratively insert data from Excel worksheet into SQLite database
for i in range(2, 11):
    # Extracting values from columns A to F in Excel worksheet
    values_tuple = (
        worksheet[f"A{i}"].StringValue,
        worksheet[f"B{i}"].StringValue,
        worksheet[f"C{i}"].StringValue,
        worksheet[f"D{i}"].StringValue,
        worksheet[f"E{i}"].StringValue,
        worksheet[f"F{i}"].StringValue
    )
    # Executing SQL INSERT command
    cursor.execute("INSERT INTO customer VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?)", values_tuple)

# Commit data insertion to the database
conn.commit()

PYTHON

上面的程式碼遍歷 Excel 工作表中的第 2 行到第 10 行，提取每一行 A 列到 F 列的值。這些值儲存在一個元組中，表示要插入到"客戶"表中的資料。然後遊標執行 SQL INSERT 指令，將值元組合併到表中。這個過程對每一行重複進行，有效地將資料從 Excel 檔案匯入到 SQLite 資料庫中。最後，conn.commit() 提交事務，確保變更已儲存並持久化到資料庫中。

步驟 7：從資料庫讀取數據

若要驗證資料是否已正確插入，可以使用 SELECT 查詢從 SQLite 資料庫中的"customer"表中讀取資料。例如：

# Execute a SELECT query to retrieve all data from the 'customer' table
cursor.execute("SELECT * FROM customer")

# Fetch all rows from the result set
rows = cursor.fetchall()

# Print each row to verify inserted data
for row in rows:
    print(row)

# Close the database connection to release resources
conn.close()

# Execute a SELECT query to retrieve all data from the 'customer' table
cursor.execute("SELECT * FROM customer")

# Fetch all rows from the result set
rows = cursor.fetchall()

# Print each row to verify inserted data
for row in rows:
    print(row)

# Close the database connection to release resources
conn.close()

PYTHON

上面的程式碼對 SQLite 資料庫中的"customer"表執行 SELECT 查詢，檢索所有行。使用 fetchall() 方法取得的行儲存在"rows"變數中。然後，逐行列印，顯示插入到"客戶"表中的資料。最後，使用 close() 方法關閉資料庫連線以釋放資源。

如何使用Python將Excel檔案匯入資料庫表：圖2 - 從資料庫輸出讀取

完整程式碼如下：

import sqlite3
from ironxl import *  # Supported for XLSX, XLS, XLSM, XLTX, CSV, and TSV

# Assign a license key (retrieved from IronXL website)
License.LicenseKey = "IRONSUITE.ABC.XYZ.COM.15796-DEPLOYMENT.TRIAL-5X63V4.TRIAL.EXPIRES.27.MAY.2024"

# Load the Excel workbook into memory
workbook = WorkBook.Load("sample_excel.xlsx")

# Select worksheet at index 0
worksheet = workbook.WorkSheets[0]

# Connect to SQLite database (or create it if it doesn't exist)
conn = sqlite3.connect('data.db')

# Create a cursor object for database operations
cursor = conn.cursor()

# Define and execute SQL to create a table if it doesn't exist
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS customer (
    id INTEGER,
    FirstName TEXT,
    LastName TEXT,
    Gender TEXT,
    Country TEXT,
    Age INTEGER
)
''')

# Clear any existing data from the table
cursor.execute("DELETE FROM customer")

# Iteratively insert data from Excel worksheet into SQLite database
for i in range(2, 11):
    # Extracting values from columns A to F in Excel worksheet
    values_tuple = (
        worksheet[f"A{i}"].StringValue,
        worksheet[f"B{i}"].StringValue,
        worksheet[f"C{i}"].StringValue,
        worksheet[f"D{i}"].StringValue,
        worksheet[f"E{i}"].StringValue,
        worksheet[f"F{i}"].StringValue
    )
    # Executing SQL INSERT command
    cursor.execute("INSERT INTO customer VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?)", values_tuple)

# Commit data insertion to the database
conn.commit()

# Execute a SELECT query to retrieve all data from the 'customer' table
cursor.execute("SELECT * FROM customer")

# Fetch all rows from the result set
rows = cursor.fetchall()

# Print each row to verify inserted data
for row in rows:
    print(row)

# Close the database connection to release resources
conn.close()

import sqlite3
from ironxl import *  # Supported for XLSX, XLS, XLSM, XLTX, CSV, and TSV

# Assign a license key (retrieved from IronXL website)
License.LicenseKey = "IRONSUITE.ABC.XYZ.COM.15796-DEPLOYMENT.TRIAL-5X63V4.TRIAL.EXPIRES.27.MAY.2024"

# Load the Excel workbook into memory
workbook = WorkBook.Load("sample_excel.xlsx")

# Select worksheet at index 0
worksheet = workbook.WorkSheets[0]

# Connect to SQLite database (or create it if it doesn't exist)
conn = sqlite3.connect('data.db')

# Create a cursor object for database operations
cursor = conn.cursor()

# Define and execute SQL to create a table if it doesn't exist
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS customer (
    id INTEGER,
    FirstName TEXT,
    LastName TEXT,
    Gender TEXT,
    Country TEXT,
    Age INTEGER
)
''')

# Clear any existing data from the table
cursor.execute("DELETE FROM customer")

# Iteratively insert data from Excel worksheet into SQLite database
for i in range(2, 11):
    # Extracting values from columns A to F in Excel worksheet
    values_tuple = (
        worksheet[f"A{i}"].StringValue,
        worksheet[f"B{i}"].StringValue,
        worksheet[f"C{i}"].StringValue,
        worksheet[f"D{i}"].StringValue,
        worksheet[f"E{i}"].StringValue,
        worksheet[f"F{i}"].StringValue
    )
    # Executing SQL INSERT command
    cursor.execute("INSERT INTO customer VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?)", values_tuple)

# Commit data insertion to the database
conn.commit()

# Execute a SELECT query to retrieve all data from the 'customer' table
cursor.execute("SELECT * FROM customer")

# Fetch all rows from the result set
rows = cursor.fetchall()

# Print each row to verify inserted data
for row in rows:
    print(row)

# Close the database connection to release resources
conn.close()

PYTHON

結論

總之，本教學示範了一種自動化資料處理方法，具體來說，就是將 Excel 資料提取並插入資料庫。這個過程不僅提高了資料管理的效率，而且充分發揮了其在資料處理方面的潛力。充分利用 Python 和IronXL的強大功能，優化您的資料工作流程，並充滿信心地推進您的專案。

常見問題解答

如何使用 Python 將 Excel 文件中的數據導入到數據庫中？

您可以使用 IronXL 庫從 Excel 文件導入數據到數據庫，首先使用 `WorkBook.Load()` 加載 Excel 文件，然後選擇工作表並建立與 SQLite 的數據庫連接以插入數據。

使用 IronXL 處理 Python 中的 Excel 文件有何優勢？

IronXL 允許您在不安裝 Microsoft Excel 的情況下處理 Excel 文件，支持跨平台操作，提供強大的功能如加密和公式重計算，並有效管理數據提取和插入過程。

如何安裝 IronXL 以用於 Python 項目中？

要在 Python 項目中安裝 IronXL，您可以使用命令：`pip install IronXL`。這將把 IronXL 添加到您的 Python 環境中，使您能夠有效處理 Excel 文件。

是否可以在未安裝 Microsoft Excel 的情況下在 Python 中處理 Excel 文件？

是的，使用 IronXL，您可以在沒有安裝 Microsoft Excel 的情況下處理 Excel 文件。IronXL 提供所有必要的功能來獨立讀取、編輯和寫入 Excel 文件。

在 Python 中創建一個存儲 Excel 數據的數據庫表的過程是什麼？

要在 Python 中創建數據庫表，您可以使用 SQLite 的 `sqlite3` 模組。在使用 `connect()` 建立連接後，通過游標對象執行 SQL `CREATE TABLE` 語句。

如何驗證 Excel 數據是否成功插入到 SQLite 數據庫中？

您可以通過在表上執行 `SELECT` 查詢並使用 `fetchall()` 方法檢索並打印結果集中的所有行來驗證插入。

應該遵循哪些步驟來從 Excel 到數據庫進行數據遷移？

步驟包括安裝 IronXL，載入 Excel 文件，選擇工作表，連接到數據庫，創建表，並通過 SQL `INSERT` 命令迭代 Excel 行來插入數據。

IronXL 能否在 Python 中處理 Excel 公式並重新計算它們？

是的，IronXL 支持 Excel 公式並可以重新計算它們，為 Python 應用程序內的 Excel 文件操作提供綜合解決方案。

IronXL 是否支持跨平台操作以處理 Excel 文件？

是的，IronXL 支持跨平台操作，包括 Windows、macOS、Linux、Docker、Azure 和 AWS 等環境，這使其成為各種開發設置的多功能選擇。

IronXL 如何增強 Python 應用程序中的數據工作流程？

IronXL 通過提供高效數據提取、操作和插入功能來增強數據工作流程，這優化了數據管理流程並提高了數據驅動應用的性能。

Curtis Chau

立即與工程團隊聊天

技術作家

Curtis Chau 擁有卡爾頓大學計算機科學學士學位，專注於前端開發，擅長於 Node.js、TypeScript、JavaScript 和 React。Curtis 熱衷於創建直觀且美觀的用戶界面，喜歡使用現代框架並打造結構良好、視覺吸引人的手冊。

除了開發之外，Curtis 對物聯網 (IoT) 有著濃厚的興趣，探索將硬體和軟體結合的創新方式。在閒暇時間，他喜愛遊戲並構建 Discord 機器人，結合科技與創意的樂趣。

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如何使用 Python 將 Excel 文件導入數據庫表

如何使用 Python 將 Excel 檔案匯入資料庫表

IronXL是什麼？

步驟 1：安裝IronXL庫

步驟 2：載入 Excel 工作簿

步驟 3：選擇工作表

步驟 4：開啟資料庫連接

步驟 5：建立表格

步驟 6：使用 Python 將資料匯入資料庫

步驟 7：從資料庫讀取數據

結論

常見問題解答

如何使用 Python 將 Excel 文件中的數據導入到數據庫中？

使用 IronXL 處理 Python 中的 Excel 文件有何優勢？

如何安裝 IronXL 以用於 Python 項目中？

是否可以在未安裝 Microsoft Excel 的情況下在 Python 中處理 Excel 文件？

在 Python 中創建一個存儲 Excel 數據的數據庫表的過程是什麼？

如何驗證 Excel 數據是否成功插入到 SQLite 數據庫中？

應該遵循哪些步驟來從 Excel 到數據庫進行數據遷移？

IronXL 能否在 Python 中處理 Excel 公式並重新計算它們？

IronXL 是否支持跨平台操作以處理 Excel 文件？

IronXL 如何增強 Python 應用程序中的數據工作流程？

Iron Support Team

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如何使用 Python 將 Excel 文件導入數據庫表

如何使用 Python 將 Excel 檔案匯入資料庫表

IronXL是什麼？

步驟 1：安裝IronXL庫

步驟 2：載入 Excel 工作簿

步驟 3：選擇工作表

步驟 4：開啟資料庫連接

步驟 5：建立表格

步驟 6：使用 Python 將資料匯入資料庫

步驟 7：從資料庫讀取數據

結論

常見問題解答

如何使用 Python 將 Excel 文件中的數據導入到數據庫中？

使用 IronXL 處理 Python 中的 Excel 文件有何優勢？

如何安裝 IronXL 以用於 Python 項目中？

是否可以在未安裝 Microsoft Excel 的情況下在 Python 中處理 Excel 文件？

在 Python 中創建一個存儲 Excel 數據的數據庫表的過程是什麼？

如何驗證 Excel 數據是否成功插入到 SQLite 數據庫中？

應該遵循哪些步驟來從 Excel 到數據庫進行數據遷移？

IronXL 能否在 Python 中處理 Excel 公式並重新計算它們？

IronXL 是否支持跨平台操作以處理 Excel 文件？

IronXL 如何增強 Python 應用程序中的數據工作流程？

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