pandas 数据库连接

Pandas是一个强大的数据处理库，在Python中广泛用于数据分析。它虽然本身并不直接支持数据库连接，但它可以与许多数据库系统如SQL、MySQL、Oracle等无缝集成，通过`pandas.read_sql`函数读取数据库中的数据，或者利用像`sqlalchemy`这样的底层库进行更复杂的数据操作。

使用Pandas连接数据库的一般步骤包括：

1. 安装所需的库，如`pandas`, `sqlalchemy`或`pymysql`等，具体取决于你要连接的数据库类型。
2. 使用适当的连接字符串（例如JDBC URL for Oracle, SQLAlchemy ORM for SQL databases）创建连接对象。
3. 创建一个DataFrame，通过`read_sql_query`或`read_sql_table`方法从查询结果或表中加载数据。
4. 对数据进行清洗、分析和处理。
5. 当完成操作后，可以选择关闭连接以释放资源。

例如，如果你要从MySQL数据库读取数据，代码可能如下所示：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# 创建数据库引擎
engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://username:password@localhost/dbname')

# 读取SQL查询结果
df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM table_name", engine)

# 关闭连接
engine.dispose()