Python从数据库到Excel的复杂查询结果处理

通过使用Python中的一些库，可以从数据库中获取复杂查询的结果，并将其处理并导出到Excel中。下面是一个简单的例子，使用pandas来处理数据和openpyxl来将数据写入Excel文件。在这个例子中，假设使用的是SQL数据库，可以使用pymysql作为数据库连接库。

首先，确保你已经安装了相关的库：

pip install pandas openpyxl pymysql

然后，可以使用以下代码作为参考：

import pandas as pd
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine

# 连接到数据库
db_user = "your_username"
db_password = "your_password"
db_host = "your_host"
db_name = "your_database"

# 使用pymysql创建数据库连接
connection_string = f"mysql+pymysql://{db_user}:{db_password}@{db_host}/{db_name}"
engine = create_engine(connection_string)

# 定义你的SQL查询
sql_query = """
SELECT column1, column2, column3
FROM your_table
WHERE your_condition;
"""

# 使用pandas的read_sql_query方法执行查询并将结果存储在DataFrame中
df = pd.read_sql_query(sql_query, engine)

# 在这里进行对查询结果的处理，例如数据清理、转换等

# 将数据写入Excel文件
excel_file_path = "output.xlsx"
df.to_excel(excel_file_path, index=False, engine='openpyxl')

请替换your_username，your_password，your_host，your_database，your_table和your_condition为实际数据库连接信息和查询条件。

此示例假设查询结果可以直接映射到一个表格，如果查询结果更为复杂，可能需要进行额外的处理。在这个例子中，read_sql_query将查询结果读取到一个DataFrame中，可以在这之后使用pandas提供的各种功能进行数据处理。最后，使用to_excel方法将数据写入Excel文件。