pandas pymysql

pandas和pymysql是两个Python库，用于数据处理和数据库连接。pandas库提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据处理和分析。而pymysql库则是用于连接和操作MySQL数据库的工具。

在使用pandas和pymysql时，可以通过设置参数来实现不同的功能。例如，可以通过设置index_col参数将某一列指定为行索引，从而在读取数据库数据时将该列作为行索引。\[1\]另外，还可以使用params参数来配置执行SQL语句时的参数，例如在执行查询语句时可以通过params参数传入查询条件。\[2\]

下面是一个示例代码，演示了如何使用pandas和pymysql连接数据库并执行SQL操作：

# 导入pandas和pymysql包
import pandas as pd
import pymysql

# 返回一个Connection对象
db_conn = pymysql.connect(
    host='localhost',
    port=3306,
    user='root',
    password='0508',
    database='example',
    charset='utf8'
)

# 执行SQL操作
sql = "select * from t_file"
df = pd.read_sql(sql, con=db_conn)

# 打印结果
print(df)

在上述代码中，我们首先通过pymysql库的connect方法连接到MySQL数据库。然后，使用pandas的read_sql方法执行SQL查询语句，并将结果存储在DataFrame对象df中。最后，我们可以通过打印df来查看查询结果。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pandas 读取MySql 数据(完整版)](https://blog.csdn.net/li123456hkho/article/details/120491217)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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