1、引言

小屌丝：鱼哥帮个忙
小鱼：稍等会哦，
小屌丝：好嘞。

小屌丝： 鱼哥， 还没忙完嘛？
小鱼：快了快了， 再耐心等一等
小屌丝：哦…

小屌丝：鱼哥，能不能行了， 给个痛快话
小鱼：你看我是不是男的
小屌丝：这还用问，必须得
小鱼：那你还问能不能行？
小屌丝：你这时间，还挺久的啊。
小鱼：哎哎哎， 你这是要飙车啊
小屌丝：…
小鱼：有啥事情？
小屌丝：嗯… 就是… 嗯…
小鱼：你这还磨磨唧唧的？赶紧说
小屌丝：就是， 想着统计数据库的各维度数据，并把结果写入到Excel中
小鱼：就这个？？
小屌丝：嗯，是的
小鱼：我还以为啥事的？ 你等会吧
小屌丝：唉… 鱼哥，别等了， 我这等的花儿都谢了。
小鱼：你斗地主呢？
小屌丝：没有了，就是… 我寻思 这快到夜宵时间了， 咱是不是得赶紧的。
小鱼：哎呀，说的也是， 那这就开整。

2、代码实例

由于代码没有什么特别的难度， 这里，我就直接上代码了。
也会在代码中做详细的注释。

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time   : 2024-06-01
# @Author : Carl_DJ


'''
实现功能：
    1、读取sql.txt 文件，把查询统计结果写在Excel中文件，
    2、把Excel中每个sheet页中的每列数据进行统计求和，写在第四列中
    3、最后把第四列中有数据的值背景色填充为黄色

'''

import os
import pymysql
import pandas as pd
from datetime import datetime
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.styles import PatternFill

#配置数据库
db_config = {

    'host': '数据库服务器地址',
    'port': '输入端口号',
    'user': '输入用户名',
    'password': '输入密码',
    'db': '输入库信息',
    'charset': 'utf8'
    }

#数据库链接口
conn = pymysql.connect(**db_config)
#版本信息
Ver_name = 'Ver 1.1'

#获取当前时间并格式化

now = datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M')
Outfile_name  = Ver_name+'_统计结果_'+now+'.xlsx'
result_path = './002_统计结果'
Outfile_path = os.path.join(result_path,Outfile_name)

#读取sql文件=
sql_name = r'test_sql.txt'

#把查询结果写入不同的sheet页，也需要对sheet页进行命名
sheet_names = ['完整度','颜色','大类','小类']

#读取sql文件并分割sql语句
def sqls(sql_name):
    global sqlstrs
    with open(sql_name,'r',encoding='utf-8') as f:
        sqlstrs = f.read().split(';')

# 执行sql并写入Excel
def quert_and_write_to_excel():
    with pd.ExcelWriter(Outfile_path) as writer:
        for i in range (len(sqlstrs)):
            df = pd.read_sql(sqlstrs[i],con=conn)
            df.to_excel(writer,sheet_name=sheet_names[i],index=False,header = True)

#加载Excel文件并计算B列及以后每列的和
def calculate_sum_and_save():
    workbook = load_workbook(Outfile_path)
    #添加黄色背景色
    yellow_fill = PatternFill( start_color='FFFF00', end_color='FFFF00', fill_type='solid')
    # 遍历工作簿中的每个工作表
    for sheet_name in workbook.sheetnames:
        sheet = workbook[sheet_name]
        # 初始化一个列表用于存储每列的求和结果，列表长度是工作表最大列数减1（因为不计算第一列）
        column_sums = [0]*(sheet.max_column - 1)

        # 在A4列添加"统计"文字并设置黄色背景色
        cell_a4 = sheet['A4']
        cell_a4.value = 'Total'
        cell_a4.fill = yellow_fill

        # 遍历所有行，从B列开始累加数字（只获取单元格的值）
        for row in sheet.iter_rows(min_col=2, values_only=True):
            # 遍历每一行的单元格（从第二列开始），并计算它们的和
            for col_idx, cell_value in enumerate(row, start=2):  # 从第二列开始，col_idx从2开始
                # 如果单元格的值不为空，且是数值类型（整数或浮点数）
                if cell_value is not None and isinstance(cell_value, (int, float)):
                    # 将该值加到对应列的求和列表中
                    column_sums[col_idx - 2] += cell_value  # 减去2，从B列开始

        # 将从B列开始的每列的总和写入到对应列的第四行中
        for col_idx, sum_value in enumerate(column_sums):
            # 设置第四列的单元格背景色为黄色
            if col_idx + 2 <= sheet.max_column:
                # 获取第四行对应列的单元格对象
                cell = sheet.cell(row=4, column=col_idx + 2)
                cell.fill = yellow_fill
                cell.value = sum_value

        #保存每个sheet
        workbook.save(Outfile_path)
    print(f'数据求和完成，并已保持到：{Outfile_path}')

#执行
if __name__ == '__main__':
    sqls(sql_name)
    quert_and_write_to_excel()
    calculate_sum_and_save()
    print ('数据保存完成')


#关闭数据库链接
conn.close()
print ('数据库链接已关闭')

注意：

• 1、由于sql比较多，且便于整个代码的维护，所以，这里我把sql放在文件中，
  
• 2、生成的Excel文件，展示如下：

3、总结

这个方法，在平时工作中很常用。
不管是做数据统计，还是做业务统计，测试开发等岗位，都会用到。
所以，平时多积累，总会用得到。

我是小鱼：

• CSDN 博客专家；
• 阿里云 专家博主；
• 51CTO博客专家；
• 企业认证金牌面试官；
• 多个名企认证&特邀讲师等；
• 名企签约职场面试培训、职场规划师；
• 多个国内主流技术社区的认证专家博主；
• 多款主流产品(阿里云等)评测一等奖获得者；

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