Question

У меня всего два вопроса:

Итак, первый

Я пытался создать sh простой файл Excel на sql сервере data-base и создайте базу данных с python, используя следующие библиотеки

pandas
os
sqlalchemy

Как сейчас У меня есть простой excel файл, содержащий 2 столбца, который мне нужен теперь, когда я перемещаю данные из файла Excel в базу данных, объединяю функцию конкатенации и создаю столбец в таблице в качестве функции конкатенации, как показано ниже:

hua_gsm_rel_key_df = hua_gsm_rel_df['Source Cell Name'].map(str) + '_' + hua_gsm_rel_df['Neighbor Cell Name'].map(str)

поскольку это мой полный код:

import pyodbc
import pandas as pd
import os
import sqlalchemy as db
from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, Column, Integer, String, Date, Float
import datetime as dt


#Create a ditionary for excel file
hua_gsm_relations_col_dict = {
    'source_cell_name': 'Source Cell Name',
    'neighbor_cell_name': 'Neighbor Cell Name',
}
#table name
HUA_GSM_2G_RELATIONS = 'g2g_ncell'


#Create a list for hua_gsm_relations_cols and put the dictionary in the list
hua_gsm_relations_cols = list(hua_gsm_relations_col_dict.keys())

# connect db
engine = create_engine('mssql+pyodbc://WINKPN-3B5JTT2\SMARTRNO_EXPRESS/myDB?driver=SQL+Server+Native+Client+11.0')
connection = engine.connect()

hua_gsm_relations_cols_meta = MetaData()
hua_gsm_relations = Table(
    HUA_GSM_2G_RELATIONS, hua_gsm_relations_cols_meta,
    Column('id', Integer, primary_key=True),
    Column(hua_gsm_relations_cols[0], Integer),
    Column(hua_gsm_relations_cols[1], Integer),
)

if engine.dialect.has_table(engine, HUA_GSM_2G_RELATIONS):
    hua_gsm_relations.drop(engine)
hua_gsm_relations_cols_meta.create_all(engine)

hua_gsm_rel_excel = '2G Radio Network Planning Data Template.xlsm'

hua_gsm_rel_df = pd.read_excel(os.path.join(os.path.dirname(__file__), hua_gsm_rel_excel), sheet_name='G2GNCELL', dtype={
    hua_gsm_relations_col_dict[hua_gsm_relations_cols[0]]: int,
    hua_gsm_relations_col_dict[hua_gsm_relations_cols[1]]: str,
}, header=1)


hua_gsm_rel_df['Neighbor Cell Name'].replace(regex=True,inplace=True,to_replace=r'\D',value=r'')
hua_gsm_rel_key_df = hua_gsm_rel_df['Source Cell Name'].map(str) + '_' + hua_gsm_rel_df['Neighbor Cell Name'].map(str)




hua_gsm_relations_table_query = db.insert(hua_gsm_relations)
hua_gsm_relations_values_list = []
hua_gsm_relations_hua_gsm_relations_row_count = 1
for i in hua_gsm_rel_df.index:
    hua_gsm_relations_row = hua_gsm_rel_df.loc[i]
    hua_gsm_rel_df_record = {'id': hua_gsm_relations_hua_gsm_relations_row_count}
    for col in hua_gsm_relations_col_dict.keys():
        if col == hua_gsm_relations_cols[0]:
            hua_gsm_rel_df_record[col] = int(hua_gsm_relations_row[hua_gsm_relations_col_dict[col]])
        else:
            hua_gsm_rel_df_record[col] = hua_gsm_relations_row[hua_gsm_relations_col_dict[col]]
    hua_gsm_relations_values_list.append(hua_gsm_rel_df_record)
    hua_gsm_relations_hua_gsm_relations_row_count += 1

ResultProxy = engine.execute(hua_gsm_relations_table_query, hua_gsm_relations_values_list)

connection.close()
engine.dispose()

Теперь мне нужно создать еще один столбец с именем key, используя этот concatenation в базе данных, которую он показывает за двумя столбцами, как показано на рисунке ниже

Таблица в базе данных

Теперь второй вопрос, как лучше всего извлечь sh данные из разных файлов Excel и создать таблицу с ними в базе данных, используя это код без создания этого кода для каждого файла Excel.

lik В приведенном ниже коде я хочу уменьшить его, который работает для нескольких баз данных:

import pyodbc
import pandas as pd
import os
import sqlalchemy as db
from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, Column, Integer, String, Date, Float
import datetime as dt


#Create a ditionary for excel file
hua_gsm_relations_col_dict = {
    'source_cell_name': 'Source Cell Name',
    'neighbor_cell_name': 'Neighbor Cell Name',
}
#table name
HUA_GSM_2G_RELATIONS = 'g2g_ncell'

# 3G Radio Network Planning Data Template(Needed Columns)-INTRAFREQNCELL
hua_umts_intra_relations_col_dict = {
    'cell_name': 'Cell Name',
    'n_cell_name': 'Neighboring Cell Name',
}
HUA_3G_RELATIONS_INTRAFREQNCELL = 'intrafreq_cell'

#Create a list for hua_gsm_relations_cols and put the dictionary in the list
hua_gsm_relations_cols = list(hua_gsm_relations_col_dict.keys())

#Create a list for hua_gsm_relations_cols and put the dictionary in the list
hua_umts_intra_relations_cols = list(hua_umts_intra_relations_col_dict.keys())

# connect db
engine = create_engine('mssql+pyodbc://xxxxxxxx\SMARTRNO_EXPRESS/myDB?driver=SQL+Server+Native+Client+11.0')
connection = engine.connect()

hua_gsm_relations_cols_meta = MetaData()
hua_gsm_relations = Table(
    HUA_GSM_2G_RELATIONS, hua_gsm_relations_cols_meta,
    Column('id', Integer, primary_key=True),
    Column(hua_gsm_relations_cols[0], Integer),
    Column(hua_gsm_relations_cols[1], Integer),
)

hua_umts_intra_relations_cols_meta = MetaData()
hua_umts_intra_relations = Table(
    HUA_3G_RELATIONS_INTRAFREQNCELL, hua_umts_intra_relations_cols_meta,
    Column('id', Integer, primary_key=True),
    Column(hua_umts_intra_relations_cols[0], Integer),
    Column(hua_umts_intra_relations_cols[1], Integer),
)

if engine.dialect.has_table(engine, HUA_GSM_2G_RELATIONS):
    hua_gsm_relations.drop(engine)
hua_gsm_relations_cols_meta.create_all(engine)

if engine.dialect.has_table(engine, HUA_3G_RELATIONS_INTRAFREQNCELL):
    hua_umts_intra_relations.drop(engine)
hua_umts_intra_relations_cols_meta.create_all(engine)

hua_gsm_rel_excel = '2G Radio Network Planning Data Template.xlsm'

hua_umts_intra_rel_excel = '3G Radio Network Planning Data Template.xlsm'

hua_gsm_rel_df = pd.read_excel(os.path.join(os.path.dirname(__file__), hua_gsm_rel_excel), sheet_name='G2GNCELL', dtype={
    hua_gsm_relations_col_dict[hua_gsm_relations_cols[0]]: int,
    hua_gsm_relations_col_dict[hua_gsm_relations_cols[1]]: str,
}, header=1)

hua_umts_intra_rel_df = pd.read_excel(os.path.join(os.path.dirname(__file__), hua_umts_intra_rel_excel), sheet_name='INTRAFREQNCELL', dtype={
    hua_umts_intra_relations_col_dict[hua_umts_intra_relations_cols[0]]: int,
    hua_umts_intra_relations_col_dict[hua_umts_intra_relations_cols[1]]: str,
}, header=1)


hua_gsm_rel_df['Neighbor Cell Name'].replace(regex=True,inplace=True,to_replace=r'\D',value=r'')
hua_umts_intra_rel_df['Neighboring Cell Name'].replace(regex=True,inplace=True,to_replace=r'\D',value=r'')

hua_gsm_rel_key_df = hua_gsm_rel_df['Source Cell Name'].map(str) + '_' + hua_gsm_rel_df['Neighbor Cell Name'].map(str)
hua_umts_intra_rel_key_df = hua_umts_intra_rel_df['Cell Name'].map(str) + '_' + hua_umts_intra_rel_df['Neighboring Cell Name'].map(str)




hua_gsm_relations_table_query = db.insert(hua_gsm_relations)
hua_gsm_relations_values_list = []
hua_gsm_relations_row_count = 1
for i in hua_gsm_rel_df.index:
    hua_gsm_relations_row = hua_gsm_rel_df.loc[i]
    hua_gsm_rel_df_record = {'id': hua_gsm_relations_row_count}
    for col in hua_gsm_relations_col_dict.keys():
        if col == hua_gsm_relations_cols[0]:
            hua_gsm_rel_df_record[col] = int(hua_gsm_relations_row[hua_gsm_relations_col_dict[col]])
        else:
            hua_gsm_rel_df_record[col] = hua_gsm_relations_row[hua_gsm_relations_col_dict[col]]
    hua_gsm_relations_values_list.append(hua_gsm_rel_df_record)
    hua_gsm_relations_row_count += 1
ResultProxy_hua_gsm_relations = engine.execute(hua_gsm_relations_table_query, hua_gsm_relations_values_list)

hua_umts_intra_relations_table_query = db.insert(hua_umts_intra_relations)
hua_umts_intra_relations_values_list = []
hua_umts_intra_relations_row_count = 1
for i in hua_umts_intra_rel_df.index:
    hua_umts_intra_relations_row = hua_umts_intra_rel_df.loc[i]
    hua_umts_inta_rel_df_record = {'id': hua_umts_intra_relations_row_count}
    for col in hua_umts_intra_relations_col_dict.keys():
        if col == hua_umts_intra_relations_cols[0]:
            hua_umts_inta_rel_df_record[col] = int(hua_umts_intra_relations_row[hua_umts_intra_relations_col_dict[col]])
        else:
            hua_umts_inta_rel_df_record[col] = hua_umts_intra_relations_row[hua_umts_intra_relations_col_dict[col]]
    hua_umts_intra_relations_values_list.append(hua_umts_inta_rel_df_record)
    hua_umts_intra_relations_row_count += 1
ResultProxy_hua_umts_intra_relations = engine.execute(hua_umts_intra_relations_table_query, hua_umts_intra_relations_values_list)

connection.close()
engine.dispose()

Прошу прощения за плохой Engli sh, но я попытался объяснить как можно больше:).

Как объединить несколько столбцов и создать столбец в базе данных при pu sh данных от excel до sql?

Пожалуйста, войдите или зарегистрируйтесь чтобы ответить на этот вопрос.

Ответы [ 0 ]

Как объединить несколько столбцов и создать столбец в базе данных при pu sh данных от excel до sql?

Пожалуйста, войдите или зарегистрируйтесь чтобы ответить на этот вопрос.

Ответы [ 0 ]

Нет похожих вопросов