一日一技：从Pandas DataFrame两个小技巧

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今天我从网上下载了一批数据。这些数据是Excel格式，我需要把他们转移到MySQL中。这是一个非常简单的需求。

正常情况下，我们只需要5行代码就能解决问题：

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import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine


engine = create_engine('数据库链接URI', echo=False)
df = pd.read_excel('Excel文件路径')
df.to_sql(name='表名', con=engine)

但我发现，这个下载的文件有两个工作簿(Sheet)，第一个Sheet叫做Overall，第二个Sheet叫做Result。我们需要的数据在Result这个工作簿中。那么，在使用Pandas读取时，需要这样写代码：

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df = pd.read_excel('文件路径', 'Result')

第二个问题，是这个Excel表格的列名，包含了一些不能作为MySQL字段名的值，如下图所示：


其中的空格、括号、百分号、&符号都不适合放到MySQL的字段名中。那么怎么快速批量把这些字符全部替换掉呢？可以使用如下的写法：

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df.columns = df.columns.str.strip().str.lower().str.replace(' ', '_').str.replace('(', '').str.replace(')', '').str.replace('%', 'percent_unit').str.replace('&', '_and_')

这样可以批量把所有列名转换为小写字母，并移除特殊符号。效果如下图所示：