将Excel中已修改的行更新为SQL Server表

，可以通过以下步骤实现：

首先，需要将Excel文件中的数据导入到一个数据结构中，以便进行处理和比较。可以使用Python的pandas库来读取Excel文件，并将数据存储在一个DataFrame对象中。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
excel_data = pd.read_excel('path_to_excel_file.xlsx')

# 将数据存储在DataFrame对象中
df = pd.DataFrame(excel_data)

接下来，需要连接到SQL Server数据库，并将数据库中的表数据读取到另一个DataFrame对象中，以便进行比较和更新。可以使用Python的pyodbc库来连接SQL Server数据库，并执行SQL查询语句来获取表数据。具体代码如下：

import pyodbc

# 连接到SQL Server数据库
conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=server_name;DATABASE=database_name;UID=username;PWD=password')

# 执行SQL查询语句，获取表数据
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT * FROM table_name')
sql_data = cursor.fetchall()

# 将数据存储在另一个DataFrame对象中
sql_df = pd.DataFrame(sql_data, columns=[column_name1, column_name2, ...])

现在，可以比较Excel数据和SQL Server表数据，找出已修改的行。可以使用pandas库的merge函数将两个DataFrame对象进行合并，并指定根据某一列进行比较。具体代码如下：

# 合并Excel数据和SQL Server表数据
merged_df = pd.merge(df, sql_df, on='id', how='inner')

# 找出已修改的行
modified_rows = merged_df[merged_df['column_name'] != merged_df['column_name']]

最后，可以使用pyodbc库执行SQL UPDATE语句，将已修改的行更新到SQL Server表中。具体代码如下：

# 更新已修改的行
for index, row in modified_rows.iterrows():
    cursor.execute("UPDATE table_name SET column_name1 = ?, column_name2 = ? WHERE id = ?", row['column_name1'], row['column_name2'], row['id'])

# 提交事务
conn.commit()

以上是将Excel中已修改的行更新为SQL Server表的完整步骤。在实际应用中，可以根据具体需求进行适当的调整和优化。