将电子表格数据制作成查询系统，需要将电子表格的数据转换为数据库可以识别的格式。这个过程通常涉及以下几个步骤：
1. 准备数据
首先，确保你的电子表格中包含了所有需要查询的数据。这可能包括姓名、地址、电话号码等。
2. 数据清洗
在转换数据之前，需要进行数据清洗。这包括删除或修正错误的数据，处理重复记录，以及填充缺失值。可以使用pandas库中的函数来完成这些任务。
3. 选择数据库
选择一个适合你需求的数据库平台。常见的数据库有mysql、postgresql、sqlite等。
4. 编写查询语句
使用编程语言（如python）来编写查询语句，将这些数据从电子表格导入到数据库中。你可以使用sqlalchemy、pyodbc、psycopg2等库来进行数据库操作。
5. 创建表
根据数据库的类型和需求，创建一个适当的表结构。例如，如果你使用的是mysql，可能需要一个包含列名、数据类型和约束的表结构。
6. 插入数据
使用编程语言中的数据库连接和执行查询语句的功能，将电子表格中的数据插入到数据库中。
7. 测试查询
对查询进行测试，以确保它能够正确地返回所需的数据。如果需要，调整查询语句以获得更好的性能或更准确的结果。
8. 优化查询
根据查询结果和用户反馈，优化查询语句，提高查询速度和准确性。
9. 部署系统
将查询系统部署到生产环境中，确保它可以稳定运行并满足用户需求。
以下是一个简单的python示例，展示了如何使用sqlalchemy库将电子表格数据导入到mysql数据库中：
```python
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine, Table, MetaData, select
# 读取电子表格数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 连接到数据库
engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@localhost/dbname')
metadata = MetaData()
# 创建表结构
table = Table('users', metadata, autoload=True, autoload_with=engine)
column_names = df.columns
for col in column_names:
table.append(column_names[col], None)
# 插入数据
df.to_sql('users', engine, if_exists='replace', index=False)
# 查询数据
with engine.connect() as connection:
result = select([table]).execute()
for row in result:
print(row)
```
这个示例假设你已经有一个名为`data.xlsx`的电子表格，其中包含了要查询的数据。你需要根据你的实际情况修改代码，包括数据库连接信息、表结构和查询语句。
