使用Pandas将豆瓣电影top250爬取的信息按照阶段和报名人数排降序后保存到mysql数据库中

首先，我们需要安装Pandas和MySQL驱动程序。可以通过以下命令进行安装：

!pip install pandas
!pip install pymysql

接下来，我们可以使用Pandas从CSV文件中加载数据，并将其按照阶段和报名人数排序。假设我们已经从豆瓣电影网站爬取了数据并保存为CSV文件“douban_top250.csv”，可以使用以下代码进行排序：

import pandas as pd

# 从CSV文件中加载数据
df = pd.read_csv('douban_top250.csv')

# 按照阶段和报名人数排序
df = df.sort_values(by=['阶段', '报名人数'], ascending=[True, False])

接下来，我们需要将排序后的数据保存到MySQL数据库中。假设我们已经创建了名为“douban_top250”的表格，可以使用以下代码将数据保存到MySQL中：

import pymysql
from sqlalchemy import create_engine

# 创建MySQL连接
engine = create_engine('mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<database>')

# 将数据保存到MySQL中
df.to_sql('douban_top250', engine, if_exists='replace', index=False)

在上面的代码中，我们使用SQLAlchemy创建了一个MySQL连接，并使用Pandas的to_sql方法将数据保存到名为“douban_top250”的表格中。如果表格已经存在，则使用if_exists参数指定替换原有表格。index参数指定不将行索引作为一个单独的列保存到数据库中。

注意：在保存数据到MySQL之前，需要先在MySQL中创建名为“douban_top250”的表格，并且表格中的列需要与CSV文件中的列一一对应。