一、环境准备，安装包

pip install pandas openpyxl sqlalchemy

二、数据准备

三、代码编写

from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd

class GDPDataImporter:
    def __init__(self, db_type, dbapi, host, port, database, username, password):
        """
        初始化数据库连接参数
        :param db_type: 数据库类型，如 'mysql', 'mssql+pyodbc', 'postgresql' 等
        :param dbapi: 数据库API，如 'pymysql' 对于MySQL
        :param host: 数据库主机地址
        :param port: 数据库端口
        :param database: 数据库名
        :param username: 数据库用户名
        :param password: 数据库密码
        """
        self.engine = create_engine(f"{db_type}+{dbapi}://{username}:{password}@{host}:{port}/{database}")

    def import_data(self, excel_file_path, table_name):
        """
        从Excel文件导入数据到数据库
        :param excel_file_path: Excel文件的路径
        :param table_name: 数据库中的表名
        """
        try:
            # 使用pandas读取Excel文件
            df = pd.read_excel(excel_file_path)
            
            # 将DataFrame数据写入数据库表
            df.to_sql(name=table_name, con=self.engine, if_exists='replace', index=False)
            print("数据导入成功！")
        except Exception as e:
            print(f"数据导入失败: {e}")

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    # 实例化导入器类
    importer = GDPDataImporter(
        db_type='mysql',
        dbapi='pymysql',
        host='localhost',
        port='3306',
        database='world',
        username='root',
        password='123456'
    )
    
    # Excel文件路径
    excel_file_path = r'F:\省会城市总、人均GDP.xlsx'
    # 导入数据到数据库
    importer.import_data(excel_file_path, 'GDP')

四、查看表数据