利用Python结合SQLite与Excel实现高效数据分析

山间有风

发布时间：2026-10-13 | 3人浏览过

原创

本文介绍如何使用Python语言结合SQLite数据库与Excel文件进行高效的数据分析处理。内容涵盖Python环境配置、xlrd库的安装以及SQLite数据库的调用，并通过完整代码示例展示了从Excel读取数据写入数据库及查询的全过程，旨在为缺乏编程环境的用户提供一种快速处理大量Excel数据的解决方案。

日前，同事提供了一份包含上万条记录的Excel文档，要求进行数据分析。起初仅涉及单字段分析，借助Excel功能尚能应对；但随着分析维度增加至双字段及年龄段区间统计，手动操作变得极为繁琐且耗时。为此，考虑通过编写程序自动化处理这些数据，以提升效率。

虽然日常开发多使用C++与Qt，原本计划采用Qt结合sqlite3构建数据库并执行查询，但目标机器未配置Qt运行环境及C++编译器，配置环境耗时过长，无法满足即时需求。鉴于Python环境部署简便且此前有过相关经验，决定采用Python编写脚本实现数据入库与查询功能，随即开始实施。

环境配置

1、获取Python安装包：访问 http://www.python.org/downloads/ 进行下载； 2、获取Excel读取库：访问 http://pypi.python.org/pypi/xlrd 下载xlrd库； 3、SQLite3数据库：Python标准库已内置sqlite3模块，无需额外下载。

编写代码

代码逻辑简洁，封装为一个类。在构造函数中初始化数据库连接对象，在析构函数中释放资源。提供数据插入函数及读取Excel文件的函数，具体实现如下：

import sqlite3
import xlrd

class FileDispose(object):
  """docstring for FileDispose"""
  def __init__(self, file):
    super(FileDispose, self).__init__()
    '''初始化数据库实例'''
    self.conn = sqlite3.connect(file)
    self.cursor = self.conn.cursor()

  def __del__(self):
    '''释放数据库实例'''
    self.cursor.close()
    self.conn.close()

  '''数据库插入操作'''
  def insert(self,id,name,sex,age,score,addr):
    sql = 'insert into student(id,name,sex,age,score,addr) values (%d,\"%s\",\"%s\",\"%s\",\"%s\",\"%s\")' % (int(id),name,sex,age,score,addr)
    print(sql)
    self.cursor.execute(sql)
    self.conn.commit()

  '''读取Excel文件'''
  def readFile(self, file):
    data = xlrd.open_workbook(file)
    table = data.sheets()[2]
    for rowId in range(1, 100):
      row = table.row_values(rowId)
      if row:
        self.insert(rowId,row[0],row[1],row[2],row[3],row[4])


fd = FileDispose("F:/test.db")
fd.readFile('F:/excel.xlsx')

数据库表结构通过SQLiteSpy工具直接创建，包含id、name、sex、age、score、addr等字段。

总结

以上即为利用Python结合SQLite与Excel进行数据分析的完整教程，希望能为读者提供帮助。感兴趣的用户可继续查阅本站其他技术专题，如有疏漏欢迎留言指正。感谢大家的支持！