python 使用pd读取mysql中ths_index表格，找出表格中name列和list相同值

可以使用 Pandas 中的 `read_sql_query` 方法来读取 MySQL 数据库中的表格，然后使用 Pandas 的数据处理功能进行筛选。

假设数据库名为 `mydatabase`，表格名为 `ths_index`，连接信息为：

host='localhost'
port=3306
user='your_username'
password='your_password'
database='mydatabase'

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import pymysql

# 连接 MySQL 数据库
host = 'localhost'
port = 3306
user = 'your_username'
password = 'your_password'
database = 'mydatabase'
conn = pymysql.connect(host=host, port=port, user=user, password=password, database=database)

# 读取 ths_index 表格
query = 'SELECT * FROM ths_index'
df = pd.read_sql_query(query, conn)

# 筛选出 name 列和 list 列相同的行
df_filtered = df[df['name'] == df['list']]

# 打印结果
print(df_filtered)

其中 `df[df['name'] == df['list']]` 用于筛选出 name 列和 list 列相同的行。如果需要筛选出其他列，则需要调整代码中的列名。