iris.csv文件：4个特征数据，1个标签数据（0，1，2表示）。 使用pandas读取iris.csv文件，然后作为一个数据库表"iristab"写入MySQL数据库"studentdb"中。 从MySQL数据库studentdb中读出iris数据，把保存为一个Excel文件。

首先，我们需要先安装必要的库和模块：

!pip install pandas
!pip install pymysql

然后，我们可以按照如下步骤将 iris.csv 文件写入 MySQL 数据库中：

1. 导入必要的库和模块：

import pandas as pd
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine

2. 使用 Pandas 读取 iris.csv 文件：

iris_df = pd.read_csv('iris.csv')

3. 连接 MySQL 数据库：

host = 'localhost'  # 数据库主机地址
port = 3306  # 数据库端口号
user = 'root'  # 数据库用户名
password = '123456'  # 数据库密码
database = 'studentdb'  # 数据库名

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

4. 将 iris_df 数据框写入 MySQL 数据库：

table_name = 'iristab'  # 表名
iris_df.to_sql(table_name, engine, index=False, if_exists='replace')

至此，我们已经将 iris.csv 文件写入 MySQL 数据库中。接下来，我们可以按照如下步骤将数据从 MySQL 数据库中读出，并保存为 Excel 文件：

1. 从 MySQL 数据库中读取数据：

query = f'SELECT * FROM {table_name}'
iris_df_from_mysql = pd.read_sql(query, engine)

2. 将数据保存为 Excel 文件：

excel_file_name = 'iris_data.xlsx'
iris_df_from_mysql.to_excel(excel_file_name, index=False)

完整代码如下：

import pandas as pd
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine

# 读取 iris.csv 文件
iris_df = pd.read_csv('iris.csv')

# 连接 MySQL 数据库
host = 'localhost'  # 数据库主机地址
port = 3306  # 数据库端口号
user = 'root'  # 数据库用户名
password = '123456'  # 数据库密码
database = 'studentdb'  # 数据库名

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

# 将 iris_df 数据框写入 MySQL 数据库
table_name = 'iristab'  # 表名
iris_df.to_sql(table_name, engine, index=False, if_exists='replace')

# 从 MySQL 数据库中读取数据
query = f'SELECT * FROM {table_name}'
iris_df_from_mysql = pd.read_sql(query, engine)

# 将数据保存为 Excel 文件
excel_file_name = 'iris_data.xlsx'
iris_df_from_mysql.to_excel(excel_file_name, index=False)

注意：在运行上述代码之前，需要先创建 MySQL 数据库，并在其中创建一个名为 "iristab" 的表。可以使用如下 SQL 语句进行创建：

CREATE TABLE iristab (
  sepal_length FLOAT NOT NULL,
  sepal_width FLOAT NOT NULL,
  petal_length FLOAT NOT NULL,
  petal_width FLOAT NOT NULL,
  species INT NOT NULL
);