如何实现批量查询excel表格里的数据是否在access里

我有一个excel的表格，表格的表头和access里的字段一样，怎么批量查询excel里的数据是否在数据库里存在。

我觉得你直接把excel 导入到access 库里新建一个表。然后直接用sql 查询比较方便，一个sql 就能查出所有的数据

分别将excel和access中的数据读出来，然后做内连接 inner，比较结果表的数量是不是和excel的数据量相同即可。
直接用pandas的read_excel将excel的数据读出来，为data1；再用pyodbc和pandas将access中的数据读出来，为data2；
然后将data1和data2进行关联（注意采用inner），得到结果表ret_data;
最后比较len(data1)和len(ret_data)是否相同。相同就是存在，反之是不存在

望采纳！

和你说下大体的思路和大概的代码，具体还得考虑你自己项目实际的业务逻辑。
这里前提时你的access数据库中表结果 和 excel 表结果是一直的，或者说通过查询显示，保证取到的数据结构是一致的。指什么要保证数据结构一致，是为了方便两个数据集的比较，如果不一致的情况，你需要再写条件来判断比较的内容。
1、获取access数据库表数据

#导入模块
import pypyodbc
import win32com.client
path=r'C:\Users\Administrator\Desktop\test.mdb'# 数据库文件
#获取access表数据
conn = pypyodbc.connect(r"Driver={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};DBQ=" + path + ";Uid=;Pwd=;")
cursor = conn.cursor()
SQL = 'select * from 表名'##
access_data= cursor.execute(SQL):

2、读取excel表数据

import openpyxl #导入包
wb=openpyxl.load_workbook('1234.xlsx')
sheet0=wb.worksheets[0] # 获取表

3、两个数据集之间的对比access_data和sheet0

#循环access数据集
for row in access_data:
    #循环excel数据集
    for row1 in sheet0.iter_rows():
        if(row.字段1==row1[字段1].value )：
            print('相同')
        else
            print('不相同')

大体上来讲，就是以上三个步骤，如果说涉及到多个表的时候，SQL语句可以进行多表连接查询。而具体的业务逻辑（两个数据集）之间的比较，可以再第三项里面进行调整。