怎么利用python把读取的dataframe形式的数据存入sql数据库中？

可以使用 Python 中的 pandas 库和 SQLAlchemy 库来将 DataFrame 存储到 SQL 数据库中。下面是一些常见的步骤：

1. 首先，需要安装 pandas 和 SQLAlchemy 库。可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas
pip install sqlalchemy

2. 然后，需要创建一个 SQLAlchemy 的 engine 对象，用于连接到目标数据库。可以使用以下代码创建 engine 对象：

from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@host:port/database_name')

其中，username 和 password 是数据库的用户名和密码，host 和 port 是数据库的主机名和端口号，database_name 是要连接的数据库名。

3. 接着，将 DataFrame 存储到数据库中。可以使用 pandas 中的 to_sql() 方法将 DataFrame 存储到数据库中。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
data.to_sql('table_name', engine, if_exists='replace')

其中，data 是要存储到数据库中的 DataFrame，table_name 是要存储到的表名，engine 是 SQLAlchemy 的 engine 对象，if_exists 参数可以是 'fail'、'replace' 或 'append'，用于指定如果表已经存在时的处理方式。如果设为 'fail'，则会抛出一个 ValueError 异常；如果设为 'replace'，则会替换原有表；如果设为 'append'，则会在原有表的基础上添加新的数据。

注意，如果 DataFrame 中的列名与数据库中的列名不一致，需要使用 columns 参数指定要存储的列。

以上就是利用 Python 将 DataFrame 存储到 SQL 数据库中的常见步骤。