pandas读数据库数据时，create_engine()方法需要传入一个连接信息字符串，此时使用的数据库是mysql,mysql驱动包是pymysql,用户名为user,密码user，mysql服务安装在本地，采用默认端口号，数据库名info，连接信息字符串是__________________________

正确的连接信息字符串应该是：

'mysql+pymysql://user:user@localhost:3306/info'

其中，`mysql+pymysql` 表示使用 PyMySQL 驱动连接 MySQL 数据库，`user:user` 表示用户名和密码都是 `user`，`localhost:3306` 表示 MySQL 服务的主机名和端口号，`info` 表示要连接的数据库名。

在 Pandas 中，我们可以使用 `create_engine()` 函数创建一个数据库连接对象，代码如下：

from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('mysql+pymysql://user:user@localhost:3306/info')
df = pd.read_sql('select * from table_name', engine)

其中，`'select * from table_name'` 是要执行的 SQL 语句，`engine` 是数据库连接对象，`df` 是读取的数据，可以是表中的所有数据，也可以是部分数据。

相关问题

pythonpandas数据库_Python之使用Pandas库实现MySQL数据库的读写

使用Pandas库可以方便地实现MySQL数据库的读写操作。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# 连接MySQL数据库
engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@host:port/database')

# 从数据库读取数据
sql = 'SELECT * FROM table_name'
df = pd.read_sql_query(sql, engine)

# 将数据写入数据库
df.to_sql('new_table_name', engine, if_exists='replace', index=False)

其中，`create_engine`函数用于创建数据库连接，需要传入数据库的用户名、密码、主机名、端口号和数据库名称。`read_sql_query`函数用于执行SQL查询语句并将结果读取到Pandas的DataFrame中。`to_sql`函数用于将DataFrame中的数据写入到数据库中，需要传入数据表的名称、数据库连接对象、写入方式和是否包含索引等参数。

需要注意的是，使用Pandas库进行数据库操作时，需要先安装相应的数据库驱动，例如`pymysql`用于连接MySQL数据库。同时，也需要在代码中引入相应的库，如上面的代码中引入了`pandas`和`sqlalchemy`库。

可以使用pandas读取数据的数据库是 MySQL

是的，Pandas 可以通过 `read_sql()` 函数读取 MySQL 数据库中的数据。需要先安装 MySQL Connector/Python，然后使用该库提供的连接器来连接 MySQL 数据库，最后使用 Pandas 的 `read_sql()` 函数读取数据。例如：

import mysql.connector
import pandas as pd

# 连接 MySQL 数据库
mydb = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword",
  database="yourdatabase"
)

# 读取数据到 DataFrame
df = pd.read_sql("SELECT * FROM yourtable", con=mydb)

# 关闭数据库连接
mydb.close()

需要注意的是，需要根据实际情况修改连接 MySQL 数据库的参数，如 `host`、`user`、`password`、`database` 等。另外，`read_sql()` 函数的第一个参数是 SQL 查询语句，第二个参数为连接 MySQL 数据库的对象。