用 Python 把 Excel 里的数据批量存进 SQLite 数据库

平时做开发或者处理数据的时候，我们常常要把 Excel 表格里的内容存到数据库里，这样数据就能长期保存，也能做更多操作。Python 有很多现成的工具包，能让这件事变得特别简单。

这篇文章会用大家常用的 pandas 和 sqlite3 这两个库，一步步教你把 Excel 文件里的数据快速、批量地放进 SQLite 数据库里，整个过程不复杂，适合大多数有固定格式的数据。

需要先装的工具

开始之前，请先在电脑上安装下面这两个包：

pip install pandas openpyxl

注意：因为我们要读的是 .xlsx 文件，所以 pandas 要靠 openpyxl 才能打开它。

最简单的做法（直接上代码）

下面这段完整的脚本能读一个 Excel 文件，并把第一个工作表的内容写进 SQLite 数据库：

import sqlite3
import pandas as pd

def import_excel_to_sqlite(excel_path, db_path, table_name):
    """
    把 Excel 文件第一个工作表的内容存进 SQLite 数据库
    
    :param excel_path: Excel 文件的位置（支持 .xlsx）
    :param db_path: SQLite 数据库文件的位置
    :param table_name: 要存数据的表名（如果已经有就删掉重来）
    """
    # 先把 Excel 读成一个表格对象
    data_frame = pd.read_excel(excel_path, engine='openpyxl')
    
    # 然后连上数据库（要是没有这个文件，系统会自动新建一个）
    connection = sqlite3.connect(db_path)
    
    # 接着把表格内容直接写进数据库的指定表里
    data_frame.to_sql(table_name, connection, if_exists='replace', index=False)
    
    # 最后记得关掉连接
    connection.close()
    
    print(f"已经成功把 {excel_path} 的内容存进 {db_path} 里的 '{table_name}' 表了！")

# 举个例子怎么用
if __name__ == "__main__":
    excel_file = "data.xlsx"
    sqlite_database = "example.db"
    target_table = "employees"
    
    import_excel_to_sqlite(excel_file, sqlite_database, target_table)

想更灵活一点？可以自己控制字段和空值

如果你不想让程序自动决定字段类型，或者想好好处理那些空白的地方，可以先自己建好表结构，再一条条插数据：

import sqlite3
import pandas as pd
import numpy as np

def custom_excel_to_sqlite(excel_path, db_path, table_name):
    # 先读取 Excel 里的内容
    df = pd.read_excel(excel_path, engine='openpyxl')
    
    # 把表格里显示为 NaN 的地方换成 None，这样 SQLite 才认得
    df = df.replace({np.nan: None})
    
    # 连上数据库
    conn = sqlite3.connect(db_path)
    cur = conn.cursor()
    
    # 自己写 SQL 语句建表（字段你说了算）
    create_sql = f"""
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS {table_name} (
        id INTEGER PRIMARY KEY,
        name TEXT NOT NULL,
        age INTEGER,
        salary REAL,
        department TEXT
    );
    """
    cur.execute(create_sql)
    
    # 如果表里原来有数据，先清空（这步可选）
    cur.execute(f"DELETE FROM {table_name}")
    
    # 一次性把所有行都插进去
    records = df.to_records(index=False)
    cur.executemany(
        f"INSERT INTO {table_name} (id, name, age, salary, department) VALUES (?, ?, ?, ?, ?)",
        records
    )
    
    conn.commit()
    conn.close()
    print("高级导入操作已经搞定！")

最后说两句

其实只要用 pandas 的 read_excel() 和 to_sql() 这两个功能，几行代码就能完成从 Excel 到 SQLite 的数据搬家。这种方法不仅适合小项目快速试手，也很容易加到自动运行的脚本或者网站后台里。以后要是遇到更复杂的任务，比如要连别的数据库或者做数据清洗，还可以搭配像 sqlalchemy 这样的工具一起用。