import pandas as pd

data = pd.ExcelFile('20200710.xls')
sheet_names = data.sheet_names
print(sheet_names)
['1.1信息-客戶信息', '1.2信息-受電設(shè)備', '1.3信息-工單查詢', '1.2電費-用戶信息', '2.2電費-電費收取', '2.3抄表電量信息', '2.4退補處理方案']

for sheet in sheet_names:
    if sheet == '1.1信息-客戶信息':
        # 讀取1.1信息-客戶信息,并將nan替換成空字符串''
        df = pd.read_excel('20200710.xls', sheet_name=sheet).fillna('')

for sheet in sheet_names:
    if sheet == '1.1信息-客戶信息':
        # 讀取1.1信息-客戶信息,并將nan替換成空字符串''
        df = pd.read_excel('20200710.xls', sheet_name=sheet).fillna('')

        df_ = df.iloc[3:, :]
        # 修改表3行以后的數(shù)據(jù)并將表頭修改：df.iloc[2:3, :].values[0]
        df_.columns = df.iloc[2:3, :].values[0]
        print(df_)
        """
		  序號                 立戶日期         用戶名稱  ...        納稅人電話     增值稅銀行     注冊地址
		3  1  2015-09-02 00:00:00  泊頭市恒廣鑄造有限公司  ...  15128788399  工行泊頭河?xùn)|支行  泊頭市堤口王村
		"""

		# 根據(jù)需求添加需要的字段
		df_['create_by'] = ['c_by' for _ in range(df_.shape[0])]
        time_s = int(time.time()*100000)
        df_['batch'] = [time_s for _ in range(df_.shape[0])]
		"""
		[{'序號': 1, '立戶日期': Timestamp('2015-09-02 00:00:00'), '用戶名稱': '泊頭市恒廣鑄造有限公司', '用戶編號': '0648716963', '用電地址': '河北省滄州市泊頭市泊鎮(zhèn)堤口王村', '合同容量 ': 900, '供電單位': '國網(wǎng)泊頭市供電公司', '用戶類別': '大工業(yè)用電', '行業(yè)分類': '其他金屬制品制造', '高耗能行業(yè)類別': '', '負(fù)荷性質(zhì)': '三類', '用戶分類': '高壓', '供電電壓': '交流10kV', '生產(chǎn)班次': '三班', '轉(zhuǎn)供標(biāo)志': '無轉(zhuǎn)供', '電費結(jié)算方式': '抄表結(jié)算', '票據(jù)類型': '增值稅發(fā)票', '抄表段': 1290005923, '收費協(xié)議號': '', '繳費方式': '非金融機構(gòu)95598銀聯(lián)繳費', '運行容量': 900, '停電標(biāo)志': '未實施停電', '臨時用電標(biāo)志': '非臨時用電', '城鄉(xiāng)類別': '農(nóng)村', '省': '河北省', '市': '滄州市', '區(qū)': '泊頭市', '街道（鄉(xiāng)鎮(zhèn)）': '泊鎮(zhèn)', '居委會（村）': '堤口王村', '道路': '104國道', '小區(qū)': '', '門牌號': '道邊', '增值稅名': '泊頭市恒廣鑄造有限公司', '增值稅號': '911309813362468134', '增值稅賬號': '0408318209300004418', '納稅人電話': 15128788399, '增值稅銀行': '工行泊頭河?xùn)|支行', '注冊地址': '泊頭市堤口王村'}]
		"""
        # 在Django中需要向數(shù)據(jù)庫中插入多條數(shù)據(jù)（list）
        df_list = df_.to_dict(orient='records')
        Blog.objects.bulk_create(df_list)

        df_.to_sql(name='blog', con=engine, chunksize=1000, if_exists='replace', index=False)
        """
        chunksize可以設(shè)置一次入庫的大??；
        if_exists設(shè)置如果數(shù)據(jù)庫中存在同名表怎么辦，
        ‘replace'表示將表原來數(shù)據(jù)刪除放入當(dāng)前數(shù)據(jù)；
        ‘a(chǎn)ppend'表示追加；
        ‘fail'則表示將拋出異常，結(jié)束操作，默認(rèn)是‘fail'；
        index=接受boolean值，表示是否將DataFrame的index也作為表的列存儲
        """