pandas 连接 mysql 数据库

在Python中，Pandas库通常结合pymysql模块来连接和操作MySQL数据库。以下是基本步骤：

1. **安装所需的库**：
首先需要确保已安装`pandas`, `pymysql`以及`sqlalchemy`（如果使用ORM方法）。可以使用pip进行安装：

   pip install pandas pymysql sqlalchemy

2. **导入必要的库**：

   import pandas as pd
   import pymysql
   from sqlalchemy import create_engine

3. **配置数据库连接**：
- 使用pymysql：

     db_config = {
         'user': 'your_username',
         'password': 'your_encoded_password',  # 使用encoded_password替换实际的加密密码
         'host': 'your_host',
         'port': your_port,
         'db': 'your_database'
     }
     conn = pymysql.connect(**db_config)

- 或者使用SQLAlchemy创建引擎（更推荐，因为它支持多种数据库）：

     engine = create_engine(f'mysql+pymysql://{db_config["user"]}:{db_config["password"]}@{db_config["host"]}:{db_config["port"]}/{db_config["db"]}')

4. **读取数据**：

   query = "SELECT * FROM your_table"
   df_mysql = pd.read_sql_query(query, conn)

或者

   df_mysql = pd.read_sql_table('your_table', con=engine)

5. **处理数据**：
将DataFrame对象进行处理、分析等操作。

6. **关闭连接**：
当完成操作后，记得关闭连接以释放资源：

   conn.close()

7. **错误处理**：
考虑添加异常处理，以防数据库连接失败或其他错误。