怎么使用python的pandas库对mysql的enviroment表插入('1')

您可以使用pandas库中的`read_sql()`方法执行SQL语句，将查询结果转换为DataFrame对象，然后使用`to_sql()`方法将新数据插入到MySQL的enviroment表中。具体操作步骤如下：

1. 导入必要的库和模块：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

2. 建立到数据库的连接：

engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@host:port/database_name')

3. 使用`read_sql()`方法查询enviroment表中的所有数据，并将结果存储在DataFrame对象中：

df = pd.read_sql('SELECT * FROM enviroment', engine)

4. 插入新数据，并将结果存储在DataFrame对象中：

new_data = pd.DataFrame({'column_name': ['1']})
df = df.append(new_data, ignore_index=True)

这里新数据插入到`column_name`列中。

5. 将新的DataFrame对象写入到MySQL的enviroment表中：

df.to_sql('enviroment', engine, if_exists='replace', index=False)

这里使用了`to_sql()`方法将DataFrame对象写入到MySQL的enviroment表中。`if_exists`参数指定了如果表已经存在，则替换原有数据。`index`参数指定是否将DataFrame的索引作为表的索引写入到数据库中。

完整的代码如下所示：

# 导入必要的库和模块
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# 建立到数据库的连接
engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@host:port/database_name')

# 查询enviroment表中的所有数据，并将结果存储在DataFrame对象中
df = pd.read_sql('SELECT * FROM enviroment', engine)

# 插入新数据，并将结果存储在DataFrame对象中
new_data = pd.DataFrame({'column_name': ['1']})
df = df.append(new_data, ignore_index=True)

# 将新的DataFrame对象写入到MySQL的enviroment表中
df.to_sql('enviroment', engine, if_exists='replace', index=False)

希望这个回答可以帮助您。