如何遍历Excel全表读取单元格值 基于pandas批量生成SQL插入语句

不需要引入其他额外依赖库，你当前已经在使用的pandas完全可以实现逐行读取单元格、批量生成目标SQL插入语句的需求，无需安装其他包。

实现逻辑 #

你已经通过pd.read_excel()把整张工作表加载为DataFrame结构，直接调用pandas内置的遍历方法即可逐行拿到所有单元格的值，核心注意点：

• 字符串类型的字段值需要用单引号包裹，数值、布尔类字段不需要额外加引号
• 字符串内容如果自带单引号（比如品牌名O'Neal），需要把单引号转义为两个单引号，否则会触发SQL语法错误
• 单元格为空值时，需要转换为SQL标准的NULL值
• 列名可以直接从DataFrame的columns属性获取，不需要手动硬编码，避免列顺序、列名写错的问题

可直接运行的代码 #

基于你已写的脚本修改即可：

import pandas as pd

# 读取Excel文件，和你现有逻辑完全一致
df = pd.read_excel('July_Sales.xlsx')
# 定义要插入的目标表名
target_table = "CurrentOffers"

# 预先拼接INSERT语句的固定前缀，自动读取列名拼接
column_part = ', '.join(df.columns)
sql_prefix = f"INSERT INTO {target_table}({column_part})\nVALUES "

# 逐行遍历生成SQL语句
for _, row in df.iterrows():
    value_parts = []
    for col_name in df.columns:
        cell_value = row[col_name]
        # 区分值类型做格式化
        if isinstance(cell_value, str):
            # 转义字符串内的单引号
            safe_value = cell_value.replace("'", "''")
            value_parts.append(f"'{safe_value}'")
        else:
            # 空值转NULL，其余数值类型直接转字符串
            value_parts.append("NULL" if pd.isna(cell_value) else str(cell_value))
    # 拼接单行完整SQL
    full_insert_sql = f"{sql_prefix}({', '.join(value_parts)});"
    # 打印SQL，也可以选择写入.sql文件保存
    print(full_insert_sql)

运行效果 #

用你给出的示例数据运行，第一行生成的SQL完全匹配你的预期：

INSERT INTO CurrentOffers(Id, Title, Make, Model, isCurrent)
VALUES (1, 'Red Ranger', 'Ford', 'Ranger XLT', 1);

如果需要更高的插入效率，也可以把所有行的value部分收集到列表里，最后拼接成一条多值插入的SQL，减少数据库执行的语句数量。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SkyeBoniwell