在Access中，如何輕松導入這些外部數據

用 Access 可以很好地管理各種數據，但是在實際應用中，許多數據并不是使用 Access 來收集的，此時，為了使用 Access 管理其他軟件或程序收集到的數據，可以將收集到的數據導入 Access 中。

在 Access 數據庫中，可以將其他的 Access 數據庫、 ODBC 數據庫、 Excel 表格、 HTML 文檔和文本文件等外部數據導入當前數據庫中，下面將分別介紹。

1．從其他Access 數據庫導入

如果要將其他 Access 數據庫導入數據庫對象，既可以使用復制和粘貼的方法，也可以使用【導入向導】來完成。使用【導入向導】可以在不打開 Access 的情況下完成，其具體操作步驟如下。

Step 01 打開"銷售管理數據 .accdb"，單擊【外部數據】選項卡【導入并鏈接】組中的【新數據源】下拉按鈕，在彈出的下拉菜單中選擇【從數據庫】選項，在彈出的級聯菜單中選擇【Access】選項，如圖所示。

Step 02 打開【獲取外部數據 -Access數據庫】對話框，單擊【文件名】文本框右側的【瀏覽】按鈕，如圖所示。

Step 03 打開【打開】對話框，選擇要導入的數據庫，單擊【打開】按鈕，如圖所示。

Step 04 返回【獲取外部數據 -Access數據庫】對話框，選中【將表、查詢、窗體、報表、宏和模塊導入當前數據庫】單選按鈕，單擊【確定】按鈕，如圖所示。

技術看板
選中【將表、查詢、窗體、報表、宏和模塊導入當前數據庫】單選按鈕，表示導入后的對象與源對象是獨立的，沒有任何關系。如果選中【通過創建鏈接表來鏈接到數據源】單選按鈕，會在當前數據庫中創建一個鏈接表，鏈接到源數據庫對象上，此鏈接表的改動是雙向的，無論修改源對象還是當前數據庫對象，都會同步反映給雙方。在 Access 中，利用該鏈接功能，可以實現文件的共享。

Step 05 打開【導入對象】對話框，在6 個選項卡中分別顯示了源數據庫中的各個對象，選擇【表】選項卡中的【年度銷售記錄】選項，單擊【確定】按鈕如圖所示。

Step 06 返回【獲取外部數據 -Access數據庫】對話框，選中【保存導入步驟】復選框；在【另存為】文本框中輸入名稱，單擊【保存導入】按鈕，如圖所示。

Step 07 操作完成后，即可導入選擇的數據庫，如圖所示。

2．從 Excel電子表格導入

對于一般用戶而言，對 Excel 的熟悉程序遠遠高于 Access，尤其是在操作表格數據時， Excel 的界面更加直觀，操作也更為簡潔。所以，用戶可以先在 Excel 中編輯好數據，然后將其導入 Access 中，從而方便快捷地制作表對象，具體操作步驟如下。

Step 01 打開"銷售管理數據 .accdb"，單擊【外部數據】選項卡【導入并鏈接】組中的【新數據源】下拉按鈕，在彈出的下拉菜單中選擇【從文件】選項，在彈出的級聯菜單中選擇【Excel】選項，如圖所示。

Step 02 打開【獲取外部數據 -Excel 電子表格】對話框，單擊【文件名】文本框右側的【瀏覽】按鈕，如圖所示。

Step 03 打開【打開】對話框，選擇要導入的 Excel電子表格，單擊【打開】按鈕，如圖所示。

Step 04 返回【獲取外部數據 -Excel 電子表格】對話框，選中【將源數據導入當前數據庫的新表中】單選按鈕，單擊【確定】按鈕，如圖所示。

Step 05 打開【導入數據表向導】對話框，選中【顯示工作表】單選按鈕，單擊【下一步】按鈕，如圖所示。

Step 06 在【導入數據表向導】對話框中，選中【第一行包含列標題】復選框，單擊【下一步】按鈕，如圖所示。

Step 07 在【導入數據表向導】對話框中的【字段選項】欄分別指定每個字段的名稱、數據類型、索引等信息，如指定【銷售編號】字段的【索引】為【有（無重復）】，單擊【下一步】按鈕，如圖所示。

Step 08 在【導入數據表向導】對話框中，選中【我自己選擇主鍵】單選按鈕，在右側的下拉列表框中選擇【銷售編號】選項，單擊【下一步】按鈕，如圖所示。

Step 09 在【導入數據表向導】對話框中，在【導入到表】文本框中指定表名稱，如保持默認名稱，單擊【完成】按鈕，如圖所示。

Step 10 返回【獲取外部數據 -Excel 電子表格】對話框，選中【保存導入步驟】復選框，在【另存為】文本框中輸入名稱，單擊【保存導入】按鈕，如圖所示。

Step 11 操作完成后，即可導入選擇的Excel 電子表格，并在數據庫中創建一個新表，如圖所示。

3．從文本文件導入

在工作中，需要使用文本文件導出的數據很多，如考勤文件、企業到企業（B2B）的數據傳輸等。如果有需要，也可以將這些文本文件導入Access數據庫中，具體操作步驟如下。

Step 01 打開"銷售管理數據 .accdb"，單擊【外部數據】選項卡【導入并鏈接】組中的【新數據源】下拉按鈕，在彈出的下拉菜單中選擇【從文件】選項，在彈出的級聯菜單中選擇【文本文件】選項，如圖所示。

Step 02 打開【獲取外部數據 - 文本文件】對話框，單擊【文件名】文本框右側的【瀏覽】按鈕，如圖所示。

Step 03 打開【打開】對話框，選擇要導入的文本文件，單擊【打開】按鈕，如圖所示。

Step 04 返回【獲取外部數據 - 文本文件】對話框，選中【將源數據導入當前數據庫的新表中】單選按鈕，單擊【確定】按鈕，如圖所示。

Step 05 打開【導入文本向導】對話框，選中【帶分隔符】單選按鈕，單擊【下一步】按鈕，如圖所示。

技能拓展—導入固定寬度的文本文件
如果文本文件是使用固定寬度分隔開，可以選中【固定寬度】單選按鈕，系統會根據寬度創建分隔線。用戶也可以對分隔線執行添加、移動等操作，如圖所示。

Step 06 在【導入文本向導】對話框中的【請選擇字段分隔符】欄選中【逗號】單選按鈕，選中【第一行包含字段名稱】復選框，單擊【下一步】按鈕，如圖所示。

Step 07 在【導入文本向導】對話框中的【字段選項】欄設置各字段的名稱和數據類型，單擊【下一步】按鈕，如圖所示。

Step 08 在【導入文本向導】對話框中，選中【讓 Access 添加主鍵】單選按鈕，單擊【下一步】按鈕，如圖所示。

Step 09 在【導入文本向導】對話框中的【導入到表】文本框中輸入文件名，單擊【完成】按鈕，如圖所示。

Step 10 返回【獲取外部數據 - 文本文件】對話框，直接單擊【關閉】按鈕，如圖所示。

Step 11 操作完成后，即可導入選擇的文本文件，并在數據庫中創建一個新表，如圖所示。

臺拖一個Gridview，在拖一個導出excel的按鈕，給這個按鈕添加事件
后臺代碼：

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();
            }
        }

        //綁定數據
        private void Bind()
        {
            GridView1.DataSource = bll.GetAllStu(null);
            GridView1.DataBind();
        }
        #region 導出到excel

        //導出excel
        protected void btnExcelout_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            string style = @"<style> .text { mso-number-format:\@; } </script> "; //設置格式
            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：必須覆蓋此方法
        public override void VerifyRenderingInServerForm(Control control)
        {
            //base.VerifyRenderingInServerForm(control);
        }
        //解決數字字符串顯示不完全
        protected void GridView1_RowDataBound(object sender, GridViewRowEventArgs e)
        {
            // e.Row.Cells[3].Attributes.Add("class", "text");//在數據綁定中設置格式
            //哪一列需要顯示文本的，加上下面這句話即可
            e.Row.Cells[3].Attributes.Add("style", "vnd.ms-excel.numberformat:@");
        } 
        #endregion
    }
}

頁面效果：

導入Excel并保存到數據庫：
前臺需要拖一個FileUpload上傳控件，一個導入excel按鈕，給其添加事件：

//導入excel數據
        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('請選擇你要導入的Excel文件');</script>");
                return;
            }
            //獲取文件的后綴名
            string fileExt = System.IO.Path.GetExtension(fuFile.FileName);
            if (fileExt != ".xls")
            {
                Response.Write("<script>alert('文件類型錯誤！');</script>");
                return;
            }
            //獲取絕對路徑
            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 默認為Sheet1,后面需要加上$符號[工作表名稱$]切記，不然會報錯
            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();
            }
            //將數據寫到數據庫里面
            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('導入Excel文件成功！')</script>");
                Bind();
            }
            else { Response.Write("<script>alert('導入Excel文件失敗！')</script>"); }

        }

Excel和導入后的頁面效果：

數據庫在導入excel數據之前和時候的效果：

這里要注意幾個地方，一般導出excel的時候，數字文本會把前面的0都省略掉了，這里需要注意：紅色代碼片段，導入的時候，也有個***紅紅紅色***標記碼塊要注意
以下是前臺完整代碼：

<%@ 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="導出到Excel" />
        <br />
        <asp:FileUpload ID="fuFile" runat="server" />
        <asp:Button ID="btnExcelIn" runat="server" OnClick="btnExcelIn_Click" Text="導入Excel數據" />
    </div>
    </form>
</body>
</html>

以下是后臺完整代碼：

ython可以使用各種各樣的文件作為數據源：

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 - 很簡單，可以使用numpy或pandas導入。

numpy.recfromcsv - 加載存儲在逗號分隔文件中的ASCII數據。返回的數組是一個記錄數組（如果usemask = False）或masked記錄數組（如果usemask = True）。Python示例代碼：

data = np.recfromcsv(file)

numpy.loadtxt - 此函數旨在成為簡單格式化文件的快速閱讀器。該genfromtxt函數提供了更復雜的處理，例如，缺失值的行。

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

numpy.genfromtxt - 從文本文件加載數據，并按指定處理缺失值。是更復雜的函數，有很多參數來控制你的導入。

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

使用pandas更容易 - 一行，你準備好DataFrame中的文件。還支持可選地將文件迭代或分解為塊。

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對象結構。可以對python中的任何對象進行pickle，以便將其保存在磁盤上。pickle的作用是在將對象寫入文件之前先將其“序列化”。Pickling是一種將python對象（list，dict等）轉換為字符流的方法。這個想法是這個字符流包含在另一個python腳本中重建對象所需的所有信息。下面的代碼將打印一個在某處創建并存儲在文件中的字典 - 非常酷，不是嗎？

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

Excel

與pandas.read_excel將Excel表讀入panda DataFrame中，并進行了大量的自定義導入數據，這個函數的文檔很清楚，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代表統計分析軟件。SAS數據集包含組織為觀察（行）和變量（列）表的數據值。要打開此類文件并從中導入數據，請看下面的Python代碼示例：

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

Stata是一款強大的統計軟件，可以讓用戶分析、管理和生成數據的圖形化可視化。它主要被經濟學、生物醫學和政治學領域的研究人員用于研究數據模式。存儲在.dta文件中的數據，導入它的最好方法是pandas.read_stata

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

HDF5

分層數據格式(HDF)是一組文件格式(HDF4, HDF5)，用于存儲和組織大量數據。HDF5是一個獨特的技術套件，可以管理非常大和復雜的數據集合。HDF5簡化了文件結構，只包含兩種主要類型的對象:

Datasets，是同構類型的多維數組
Groups，它是可以容納數據集和其他組的容器結構

這就產生了一種真正的層次化、文件系統式的數據格式。實際上，HDF5文件中的資源甚至可以使用類似/ path / to / resource訪問HDF5文件中的資源。元數據以用戶定義的、附加到Groups和Datasets的命名屬性的形式存儲。然后，可以使用數據集、組和屬性構建表示圖像和表的更復雜的存儲api。

要導入HDF5文件，我們需要h5py庫。下面的Python代碼示例使我更輕松，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并將數據存儲在.mat文件中。那些文件是什么？這些文件包含在MATLAB工作空間中分配給它們的變量和對象列表。將它作為字典導入Python并不奇怪，其中鍵是MATLAB變量和值 - 分配給這些變量的對象。要編寫和讀取MATLAB文件，請使用scipy.io包。

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

關系數據庫

使用驅動程序連接到數據庫，我們可以直接從那里獲取數據。通常它意味著：創建連接，連接，運行查詢，獲取數據，關閉連接。它可以一步一步地完成，但在pandas 中只需要sqlalchemy包創建的連接。下面是連接到sqlite數據庫引擎并從中獲取數據的示例：

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)

來自Web的數據

首先，如果我們有一個文件的URL，我們可以使用標準的pandas.read_csv / pandas.read_excel函數在參數“file =”中指定它

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

除此之外，要從Web獲取數據，我們需要使用HTTP協議，特別是GET方法。并且requests 包做了這個令人難以置信的工作。要從requests.get收到的響應中訪問文本，我們只需要使用方法.text。

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

r.text將為我們提供一個包含所有html標簽的網頁 - 不是很有用，不是嗎？我們有一個BeautifulSoup包，可以解析HTML并提取我們需要的信息，在本例中是所有超鏈接（繼續前面的例子）：

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

在計算機編程中，應用程序編程接口（API）是一組子例程定義，通信協議和用于構建軟件的工具。一般而言，它是一組明確定義的各種組件之間的通信方法。有許多不同的API，首先必須做的是檢查文檔，但事實是幾乎所有API都以JSON格式返回數據。requests 包將再次幫助我們。（我們必須發送HTTP GET請求以從API獲取數據）。

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])

我們可以看到，數據無處不在，我們必須知道獲取它的所有方法

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