在Access中，如何轻松导入这些外部数据

用 Access 可以很好地管理各种数据，但是在实际应用中，许多数据并不是使用 Access 来收集的，此时，为了使用 Access 管理其他软件或程序收集到的数据，可以将收集到的数据导入 Access 中。

在 Access 数据库中，可以将其他的 Access 数据库、 ODBC 数据库、 Excel 表格、 HTML 文档和文本文件等外部数据导入当前数据库中，下面将分别介绍。

1．从其他Access 数据库导入

如果要将其他 Access 数据库导入数据库对象，既可以使用复制和粘贴的方法，也可以使用【导入向导】来完成。使用【导入向导】可以在不打开 Access 的情况下完成，其具体操作步骤如下。

Step 01 打开"销售管理数据 .accdb"，单击【外部数据】选项卡【导入并链接】组中的【新数据源】下拉按钮，在弹出的下拉菜单中选择【从数据库】选项，在弹出的级联菜单中选择【Access】选项，如图所示。

Step 02 打开【获取外部数据 -Access数据库】对话框，单击【文件名】文本框右侧的【浏览】按钮，如图所示。

Step 03 打开【打开】对话框，选择要导入的数据库，单击【打开】按钮，如图所示。

Step 04 返回【获取外部数据 -Access数据库】对话框，选中【将表、查询、窗体、报表、宏和模块导入当前数据库】单选按钮，单击【确定】按钮，如图所示。

技术看板
选中【将表、查询、窗体、报表、宏和模块导入当前数据库】单选按钮，表示导入后的对象与源对象是独立的，没有任何关系。如果选中【通过创建链接表来链接到数据源】单选按钮，会在当前数据库中创建一个链接表，链接到源数据库对象上，此链接表的改动是双向的，无论修改源对象还是当前数据库对象，都会同步反映给双方。在 Access 中，利用该链接功能，可以实现文件的共享。

Step 05 打开【导入对象】对话框，在6 个选项卡中分别显示了源数据库中的各个对象，选择【表】选项卡中的【年度销售记录】选项，单击【确定】按钮如图所示。

Step 06 返回【获取外部数据 -Access数据库】对话框，选中【保存导入步骤】复选框；在【另存为】文本框中输入名称，单击【保存导入】按钮，如图所示。

Step 07 操作完成后，即可导入选择的数据库，如图所示。

2．从 Excel电子表格导入

对于一般用户而言，对 Excel 的熟悉程序远远高于 Access，尤其是在操作表格数据时， Excel 的界面更加直观，操作也更为简洁。所以，用户可以先在 Excel 中编辑好数据，然后将其导入 Access 中，从而方便快捷地制作表对象，具体操作步骤如下。

Step 01 打开"销售管理数据 .accdb"，单击【外部数据】选项卡【导入并链接】组中的【新数据源】下拉按钮，在弹出的下拉菜单中选择【从文件】选项，在弹出的级联菜单中选择【Excel】选项，如图所示。

Step 02 打开【获取外部数据 -Excel 电子表格】对话框，单击【文件名】文本框右侧的【浏览】按钮，如图所示。

Step 03 打开【打开】对话框，选择要导入的 Excel电子表格，单击【打开】按钮，如图所示。

Step 04 返回【获取外部数据 -Excel 电子表格】对话框，选中【将源数据导入当前数据库的新表中】单选按钮，单击【确定】按钮，如图所示。

Step 05 打开【导入数据表向导】对话框，选中【显示工作表】单选按钮，单击【下一步】按钮，如图所示。

Step 06 在【导入数据表向导】对话框中，选中【第一行包含列标题】复选框，单击【下一步】按钮，如图所示。

Step 07 在【导入数据表向导】对话框中的【字段选项】栏分别指定每个字段的名称、数据类型、索引等信息，如指定【销售编号】字段的【索引】为【有（无重复）】，单击【下一步】按钮，如图所示。

Step 08 在【导入数据表向导】对话框中，选中【我自己选择主键】单选按钮，在右侧的下拉列表框中选择【销售编号】选项，单击【下一步】按钮，如图所示。

Step 09 在【导入数据表向导】对话框中，在【导入到表】文本框中指定表名称，如保持默认名称，单击【完成】按钮，如图所示。

Step 10 返回【获取外部数据 -Excel 电子表格】对话框，选中【保存导入步骤】复选框，在【另存为】文本框中输入名称，单击【保存导入】按钮，如图所示。

Step 11 操作完成后，即可导入选择的Excel 电子表格，并在数据库中创建一个新表，如图所示。

3．从文本文件导入

在工作中，需要使用文本文件导出的数据很多，如考勤文件、企业到企业（B2B）的数据传输等。如果有需要，也可以将这些文本文件导入Access数据库中，具体操作步骤如下。

Step 01 打开"销售管理数据 .accdb"，单击【外部数据】选项卡【导入并链接】组中的【新数据源】下拉按钮，在弹出的下拉菜单中选择【从文件】选项，在弹出的级联菜单中选择【文本文件】选项，如图所示。

Step 02 打开【获取外部数据 - 文本文件】对话框，单击【文件名】文本框右侧的【浏览】按钮，如图所示。

Step 03 打开【打开】对话框，选择要导入的文本文件，单击【打开】按钮，如图所示。

Step 04 返回【获取外部数据 - 文本文件】对话框，选中【将源数据导入当前数据库的新表中】单选按钮，单击【确定】按钮，如图所示。

Step 05 打开【导入文本向导】对话框，选中【带分隔符】单选按钮，单击【下一步】按钮，如图所示。

技能拓展—导入固定宽度的文本文件
如果文本文件是使用固定宽度分隔开，可以选中【固定宽度】单选按钮，系统会根据宽度创建分隔线。用户也可以对分隔线执行添加、移动等操作，如图所示。

Step 06 在【导入文本向导】对话框中的【请选择字段分隔符】栏选中【逗号】单选按钮，选中【第一行包含字段名称】复选框，单击【下一步】按钮，如图所示。

Step 07 在【导入文本向导】对话框中的【字段选项】栏设置各字段的名称和数据类型，单击【下一步】按钮，如图所示。

Step 08 在【导入文本向导】对话框中，选中【让 Access 添加主键】单选按钮，单击【下一步】按钮，如图所示。

Step 09 在【导入文本向导】对话框中的【导入到表】文本框中输入文件名，单击【完成】按钮，如图所示。

Step 10 返回【获取外部数据 - 文本文件】对话框，直接单击【关闭】按钮，如图所示。

Step 11 操作完成后，即可导入选择的文本文件，并在数据库中创建一个新表，如图所示。

台拖一个Gridview，在拖一个导出excel的按钮，给这个按钮添加事件
后台代码：

using BLL;
using Model;

namespace Web
{
    public partial class ExcelOperate : System.Web.UI.Page
    {
        private StudentBLL bll = new StudentBLL();
        protected void Page_Load(object sender, EventArgs e)
        {
            if (!IsPostBack)
            {
                Bind();
            }
        }

        //绑定数据
        private void Bind()
        {
            GridView1.DataSource = bll.GetAllStu(null);
            GridView1.DataBind();
        }
        #region 导出到excel

        //导出excel
        protected void btnExcelout_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            string style = @"<style> .text { mso-number-format:\@; } </script> "; //设置格式
            Response.ClearContent();
            Response.ContentEncoding = Encoding.GetEncoding("gbk");
            Response.AddHeader("content-disposition", "attachment;filename=ouput.xls");
            Response.ContentType = "application/excel";
            StringWriter sw = new StringWriter();
            HtmlTextWriter htw = new HtmlTextWriter(sw);
            GridView1.RenderControl(htw);
            Response.Write(style);//注意
            Response.Write(sw.ToString());
            Response.End();
        }
        //注意：必须覆盖此方法
        public override void VerifyRenderingInServerForm(Control control)
        {
            //base.VerifyRenderingInServerForm(control);
        }
        //解决数字字符串显示不完全
        protected void GridView1_RowDataBound(object sender, GridViewRowEventArgs e)
        {
            // e.Row.Cells[3].Attributes.Add("class", "text");//在数据绑定中设置格式
            //哪一列需要显示文本的，加上下面这句话即可
            e.Row.Cells[3].Attributes.Add("style", "vnd.ms-excel.numberformat:@");
        } 
        #endregion
    }
}

页面效果：

导入Excel并保存到数据库：
前台需要拖一个FileUpload上传控件，一个导入excel按钮，给其添加事件：

//导入excel数据
        protected void btnExcelIn_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            string filepath = string.Empty;
            string getErrormg = string.Empty;
            DataTable dt=new DataTable();
            if (!fuFile.HasFile)
            {
                Response.Write("<script>alert('请选择你要导入的Excel文件');</script>");
                return;
            }
            //获取文件的后缀名
            string fileExt = System.IO.Path.GetExtension(fuFile.FileName);
            if (fileExt != ".xls")
            {
                Response.Write("<script>alert('文件类型错误！');</script>");
                return;
            }
            //获取绝对路径
            filepath = fuFile.PostedFile.FileName;
            string conn = "Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Extended Properties=\"Excel 8.0;HDR=Yes;IMEX=1\";Data Source=" + filepath;
            OleDbConnection excelCon = new OleDbConnection(conn);
            //Excel文件里面工作表名 默认为Sheet1,后面需要加上$符号[工作表名称$]切记，不然会报错
            OleDbDataAdapter odda = new OleDbDataAdapter("SELECT * FROM [Sheet1$]", excelCon);
            try
            {
                odda.Fill(dt);
            }
            catch (Exception ex)
            {
                Response.Write(ex.Message);
                Response.Write("<script>alert('" + ex.Message + "！')</script>");
            }
            finally
            {
                excelCon.Close();
                excelCon.Dispose();
            }
            //将数据写到数据库里面
            try
            {
              
                for (int i = 0; i < dt.Rows.Count; i++)
                {
                    Studnet stu=new Studnet();
                    stu.C_id = Convert.ToInt32(dt.Rows[i]["c_id"]);
                    stu.No = dt.Rows[i]["no"].ToString();
                    stu.Name = dt.Rows[i]["name"].ToString();
                    stu.Gender = dt.Rows[i]["gender"].ToString() == "男" ? true : false;
                    stu.Age = Convert.ToInt32(dt.Rows[i]["age"].ToString());
                    bll.InsertStu(stu);
                }

            }
            catch (Exception ex)
            {

                getErrormg = ex.Message;
                Response.Write(ex.Message);
            }

            if (getErrormg == "")
            {
                Response.Write("<script>alert('导入Excel文件成功！')</script>");
                Bind();
            }
            else { Response.Write("<script>alert('导入Excel文件失败！')</script>"); }

        }

Excel和导入后的页面效果：

数据库在导入excel数据之前和时候的效果：

这里要注意几个地方，一般导出excel的时候，数字文本会把前面的0都省略掉了，这里需要注意：红色代码片段，导入的时候，也有个***红红红色***标记码块要注意
以下是前台完整代码：

<%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeBehind="ExcelOperate.aspx.cs" Inherits="Web.ExcelOperate" %>

<!DOCTYPE html>

<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head runat="server">
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"/>
    <title></title>
</head>
<body>
    <form id="form1" runat="server">
    <div>
        <asp:GridView ID="GridView1" runat="server" OnRowDataBound="GridView1_RowDataBound"></asp:GridView>
        <br />
        <asp:Button ID="btnExcelout" runat="server" OnClick="btnExcelout_Click" Text="导出到Excel" />
        <br />
        <asp:FileUpload ID="fuFile" runat="server" />
        <asp:Button ID="btnExcelIn" runat="server" OnClick="btnExcelIn_Click" Text="导入Excel数据" />
    </div>
    </form>
</body>
</html>

以下是后台完整代码：

ython可以使用各种各样的文件作为数据源：

flat files — csv, txt, tsv etc.
pickled files
excel spreadsheets
SAS and Stata files
HDF5
MATLAB
SQL databases
web pages
API

Flat files

平面文件--txt，csv - 很简单，可以使用numpy或pandas导入。

numpy.recfromcsv - 加载存储在逗号分隔文件中的ASCII数据。返回的数组是一个记录数组（如果usemask = False）或masked记录数组（如果usemask = True）。Python示例代码：

data = np.recfromcsv(file)

numpy.loadtxt - 此函数旨在成为简单格式化文件的快速阅读器。该genfromtxt函数提供了更复杂的处理，例如，缺失值的行。

data = np.loadtxt('file.csv', delimiter=',', skiprows=1, usecols=[0,2])

numpy.genfromtxt - 从文本文件加载数据，并按指定处理缺失值。是更复杂的函数，有很多参数来控制你的导入。

data = np.genfromtxt('titanic.csv', delimiter=',', names=True, dtype=None)

使用pandas更容易 - 一行，你准备好DataFrame中的文件。还支持可选地将文件迭代或分解为块。

data = pd.read_csv(file, nrows=5, header=None, sep='\t', comment='#', na_values='Nothing')

Pickle

它用于序列化和反序列化Python对象结构。可以对python中的任何对象进行pickle，以便将其保存在磁盘上。pickle的作用是在将对象写入文件之前先将其“序列化”。Pickling是一种将python对象（list，dict等）转换为字符流的方法。这个想法是这个字符流包含在另一个python脚本中重建对象所需的所有信息。下面的代码将打印一个在某处创建并存储在文件中的字典 - 非常酷，不是吗？

import pickle 
with open('data.pkl', 'rb') as file: 
 d = pickle.load(file)
print(d)

Excel

与pandas.read_excel将Excel表读入panda DataFrame中，并进行了大量的自定义导入数据，这个函数的文档很清楚，你可以用Excel文件做任何你想做的事情。

df = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='sheet1')

SAS和Stata

SAS代表统计分析软件。SAS数据集包含组织为观察（行）和变量（列）表的数据值。要打开此类文件并从中导入数据，请看下面的Python代码示例：

from sas7bdat import SAS7BDAT
with SAS7BDAT('some_data.sas7bdat') as file: 
 df_sas = file.to_data_frame()

Stata是一款强大的统计软件，可以让用户分析、管理和生成数据的图形化可视化。它主要被经济学、生物医学和政治学领域的研究人员用于研究数据模式。存储在.dta文件中的数据，导入它的最好方法是pandas.read_stata

df = pd.read_stata('file.dta')

HDF5

分层数据格式(HDF)是一组文件格式(HDF4, HDF5)，用于存储和组织大量数据。HDF5是一个独特的技术套件，可以管理非常大和复杂的数据集合。HDF5简化了文件结构，只包含两种主要类型的对象:

Datasets，是同构类型的多维数组
Groups，它是可以容纳数据集和其他组的容器结构

这就产生了一种真正的层次化、文件系统式的数据格式。实际上，HDF5文件中的资源甚至可以使用类似/ path / to / resource访问HDF5文件中的资源。元数据以用户定义的、附加到Groups和Datasets的命名属性的形式存储。然后，可以使用数据集、组和属性构建表示图像和表的更复杂的存储api。

要导入HDF5文件，我们需要h5py库。下面的Python代码示例使我更轻松，完全可以理解。

import h5py 
# Load file: 
data = h5py.File('file.hdf5', 'r') 
# Print the keys of the file 
for key in data.keys(): 
 print(key)
# Now when we know the keys we can get the HDF5 group
group = data['group_name'] 
# Going one level deeper, check out keys of group 
for key in group.keys(): 
 print(key)
# And so on and so on

MATLAB

很多人使用MATLAB并将数据存储在.mat文件中。那些文件是什么？这些文件包含在MATLAB工作空间中分配给它们的变量和对象列表。将它作为字典导入Python并不奇怪，其中键是MATLAB变量和值 - 分配给这些变量的对象。要编写和读取MATLAB文件，请使用scipy.io包。

import scipy.io 
mat = scipy.io.loadmat('some_project.mat')
print(mat.keys())

关系数据库

使用驱动程序连接到数据库，我们可以直接从那里获取数据。通常它意味着：创建连接，连接，运行查询，获取数据，关闭连接。它可以一步一步地完成，但在pandas 中只需要sqlalchemy包创建的连接。下面是连接到sqlite数据库引擎并从中获取数据的示例：

from sqlalchemy import create_engine 
import pandas as pd 
# Create engine 
engine = create_engine('sqlite:///localdb.sqlite')
# Execute query and store records in DataFrame 
df = pd.read_sql_query("select * from table", engine)

来自Web的数据

首先，如果我们有一个文件的URL，我们可以使用标准的pandas.read_csv / pandas.read_excel函数在参数“file =”中指定它

df = pd.read_csv('https://www.example.com/data.csv', sep=';')

除此之外，要从Web获取数据，我们需要使用HTTP协议，特别是GET方法。并且requests 包做了这个令人难以置信的工作。要从requests.get收到的响应中访问文本，我们只需要使用方法.text。

import requests 
r = requests.get('http://www.example.com/some_html_page') 
print(r.text)

r.text将为我们提供一个包含所有html标签的网页 - 不是很有用，不是吗？我们有一个BeautifulSoup包，可以解析HTML并提取我们需要的信息，在本例中是所有超链接（继续前面的例子）：

from bs4 import BeautifulSoup
html_doc = r.text 
# Create a BeautifulSoup object from the HTML 
soup = BeautifulSoup(html_doc)
# Find all 'a' tags (which define hyperlinks) 
a_tags = soup.find_all('a') 
# Print the URLs to the shell 
for link in a_tags: 
 print(link.get('href'))

API

在计算机编程中，应用程序编程接口（API）是一组子例程定义，通信协议和用于构建软件的工具。一般而言，它是一组明确定义的各种组件之间的通信方法。有许多不同的API，首先必须做的是检查文档，但事实是几乎所有API都以JSON格式返回数据。requests 包将再次帮助我们。（我们必须发送HTTP GET请求以从API获取数据）。

import requests 
r = requests.get('https://www.example.com/some_endpoint') 
# Decode the JSON data into a dictionary: 
json_data = r.json()
# Print each key-value pair in json_data 
for k in json_data.keys(): 
 print(k + ': ', json_data[k])

我们可以看到，数据无处不在，我们必须知道获取它的所有方法

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