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使用python pyodbc和pandas数据框将数据从SQL server导出到Excel

使用python pyodbc和pandas数据框将数据从SQL Server导出到Excel可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,确保已经安装了pyodbc和pandas库。可以使用以下命令进行安装:pip install pyodbc pip install pandas
  2. 导入所需的库:import pyodbc import pandas as pd
  3. 建立与SQL Server数据库的连接:conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=<服务器地址>;DATABASE=<数据库名>;UID=<用户名>;PWD=<密码>')请将<服务器地址><数据库名><用户名><密码>替换为实际的连接信息。
  4. 编写SQL查询语句:sql_query = "<SQL查询语句>"请将<SQL查询语句>替换为实际的查询语句。
  5. 使用pandas的read_sql函数读取SQL查询结果并存储到数据框中:df = pd.read_sql(sql_query, conn)
  6. 关闭数据库连接:conn.close()
  7. 将数据框中的数据导出到Excel文件:df.to_excel('<文件路径>', index=False)请将<文件路径>替换为实际的文件路径和文件名。

完整的代码示例:

代码语言:python
复制
import pyodbc
import pandas as pd

conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=<服务器地址>;DATABASE=<数据库名>;UID=<用户名>;PWD=<密码>')
sql_query = "<SQL查询语句>"
df = pd.read_sql(sql_query, conn)
conn.close()

df.to_excel('<文件路径>', index=False)

这样,数据就会从SQL Server导出到指定的Excel文件中。在实际应用中,可以根据具体需求进行适当的修改和扩展。

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