pandas 连接内存中的sql数据库

使用 pandas 可以很方便地连接内存中的 SQL 数据库。以下是一个简单的例子：

import sqlite3
import pandas as pd

# 创建内存中的 SQLite 数据库
conn = sqlite3.connect(":memory:")

# 创建一个表
conn.execute("CREATE TABLE students (name TEXT, age INT)")

# 插入一些数据
conn.execute("INSERT INTO students (name, age) VALUES ('Alice', 21)")
conn.execute("INSERT INTO students (name, age) VALUES ('Bob', 22)")
conn.execute("INSERT INTO students (name, age) VALUES ('Charlie', 23)")

# 查询数据并将结果存储在 pandas DataFrame 中
df = pd.read_sql_query("SELECT * from students", conn)

# 打印 DataFrame
print(df)

这个例子中，我们首先使用 `sqlite3` 模块创建了一个内存中的 SQLite 数据库，并在其中创建了一个表和一些数据。然后，我们使用 `pandas` 的 `read_sql_query` 函数将查询结果存储在 DataFrame 中，并打印了这个 DataFrame。

你可以根据自己的需要修改上面的代码来连接其他类型的 SQL 数据库。