用insert into values添加pandas读取出的数据

假设你已经用 Pandas 读取了一个 CSV 文件，现在想把这些数据插入到一个 SQL 数据库表中，可以按照以下步骤：

1. 导入 Pandas 和 SQL 相关的库：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

2. 读取 CSV 文件并保存为 Pandas DataFrame：

df = pd.read_csv('data.csv')

3. 连接到目标数据库：

engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@host:port/database')

注意：需要将 `user`, `password`, `host`, `port`, `database` 替换为实际的数据库连接信息。

4. 将 DataFrame 中的数据插入到数据库表中：

df.to_sql(name='table_name', con=engine, if_exists='append', index=False)

注意：需要将 `table_name` 替换为实际的目标表名。

在 `to_sql` 函数中，`if_exists` 参数可以指定当目标表已存在时的处理方式，如 `'fail'` 表示失败，`'replace'` 表示替换，`'append'` 表示追加。

完整代码示例：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# 读取 CSV 文件并保存为 Pandas DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

# 连接到目标数据库
engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@host:port/database')

# 将 DataFrame 中的数据插入到数据库表中
df.to_sql(name='table_name', con=engine, if_exists='append', index=False)