pandas 写入mysql 数据结构被改变了

在使用 pandas 将数据写入 MySQL 数据库时，可能会遇到数据结构被改变的情况。这通常是由于以下原因之一：

1. 数据类型不匹配：pandas 中的数据类型与 MySQL 中的数据类型不匹配，导致写入时发生了数据类型转换。这可能会导致数据结构发生变化。

2. 数据长度超出限制：MySQL 中的某些数据类型有长度限制，如果写入的数据长度超出了限制，MySQL 会自动截断数据，导致数据结构发生变化。

为了避免这些问题，可以采取以下措施：

1. 在写入数据之前，检查 pandas 中的数据类型和 MySQL 中的数据类型是否匹配。如果不匹配，可以在写入数据之前进行类型转换。

2. 确保写入的数据长度不超过 MySQL 中数据类型的限制。可以通过设置适当的数据类型和长度来解决这个问题。

例如，可以使用以下代码将 pandas DataFrame 写入 MySQL 数据库：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@host:port/database')
df.to_sql('table_name', engine, if_exists='replace')

在写入数据之前，可以使用 `df.dtypes` 查看 pandas DataFrame 中的数据类型，使用 MySQL 的 `DESC table_name` 命令查看表的结构和数据类型。如果需要进行数据类型转换，可以使用 `df.astype()` 方法进行转换。如果需要设置数据类型和长度，可以在 MySQL 中使用 `CREATE TABLE` 命令创建表时指定数据类型和长度。