写一段代码，使用Python to_sql()方法将DataFrame数据存入MySQL数据库

当然可以，以下是使用Python中pandas库的to_sql()方法将DataFrame数据存入MySQL数据库的示例代码：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# 创建MySQL数据库连接
engine = create_engine('mysql+pymysql://用户名:密码@IP地址:端口号/数据库名')

# 创建DataFrame数据
df = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3],
                   'name': ['Mike', 'Bob', 'John'],
                   'age': [23, 24, 25]})

# 将DataFrame数据存入MySQL数据库中的表"student"中
df.to_sql(name='student', con=engine, if_exists='replace', index=False)

需要替换掉`用户名`、`密码`、`IP地址`、`端口号`和`数据库名`为实际的值。

这段代码的核心是使用pandas库的to_sql()方法，该方法可以将DataFrame数据存储到关系型数据库中的表中。其中，`name`参数为指定表名，`con`参数为指定数据库连接，`if_exists`参数用于指定当表已存在时的操作，`index`参数用于指定是否将DataFrame的索引列作为表的一列。