dataframe保存mysql

可以使用pandas库将DataFrame保存到MySQL数据库中。

首先，需要安装pymysql库（如果未安装）：`pip install pymysql`

然后，可以按照以下步骤将DataFrame保存到MySQL数据库中：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine

2. 连接到MySQL数据库：

connection = pymysql.connect(host='localhost',
                             user='root',
                             password='password',
                             db='database')

3. 创建一个SQLAlchemy引擎：

engine = create_engine('mysql+pymysql://root:password@localhost/database')

4. 将DataFrame保存到MySQL数据库中：

df.to_sql(name='table_name', con=engine, if_exists='replace', index=False)

在上面的代码中，`name`参数指定表名，`con`参数是SQLAlchemy引擎，`if_exists`参数指定如果表已经存在，则替换它，`index`参数指定不包括DataFrame的索引列。

完整的代码示例：

import pandas as pd
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine

# 连接到MySQL数据库
connection = pymysql.connect(host='localhost',
                             user='root',
                             password='password',
                             db='database')

# 创建一个SQLAlchemy引擎
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:password@localhost/database')

# 创建一个DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'age': [25, 30, 35],
        'salary': [5000, 6000, 7000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将DataFrame保存到MySQL数据库中
df.to_sql(name='employees', con=engine, if_exists='replace', index=False)

# 关闭连接
connection.close()

该代码将一个名为`employees`的表插入到MySQL数据库中，其中包含`name`、`age`和`salary`列。