首先需要安装sqlalchemy模块（pythonorm框架，通过对象关系映射对数据库进行操作，支持几乎所有主流关系数据库，包括mysql和sql），这是panda连接mysql数据库的基础。如果安装了，安装后直接在cmd窗口中输入命令pipinstall，就可以直接写代码读取mysql数据库了。测试代码如下：首先创建一个mysql连接，然后输入sql查询语句，最后直接使用readsqlquery函数读取mysql数据。这里的返回结果是数据帧类型，这便于以后的程序处理数据：
3。写入mysql数据库也非常简单。测试代码如下：先创建一个mysql连接，然后构造dataframe数据类型，输入需要写入的数据，然后直接使用，只需将sql函数保存到mysql数据库中即可：至此，我们已经使用python模块完成了mysql数据库的读写。总的来说，整个过程非常简单。只要你有一个特定的python基金会，熟悉上面的代码，调试程序几次，你可以很快掌握它。当然，也可以直接使用pymysql模块来读写mysql数据库，但是没有pandas那么方便。如果您感兴趣，可以在网上搜索相关信息和教程，内容非常丰富，希望以上分享的内容能对您有所帮助，欢迎您添加评论和意见。
如果导入了一些数据，但导入的数据将存在。如果你再导入，会有重复
最好先删除导入的数据，然后再导入（最好先清理第一次导入的错误数据，然后再导入）
如果你想更智能，在导入导入数据之前，可以先用sql语句清除原始数据
首先介绍pandas和numpy这两个常用的软件包。大熊猫靠肚皮为生。在介绍之后，我们可以直接用np/pd来表示这两个模块
首先，创建一个时间索引。所谓索引就是每行数据的id，它可以识别每行的唯一值
为了快速入门，让我们看看如何创建一个时间索引创建一个6x4数据：randn函数用来创建一个随机数。这些参数表示行数和列数。dates是上一步创建的索引列
我们也可以使用字典创建数据框，例如，创建列名为a的数据框，索引是自动创建的整数
这是使用字典创建数据框的另一个示例
如果字典中的数据长度不同，使用最长的数据帧例如，b列有4行：
您可以使用数据类型查看每行的数据格式
然后查看如何查看数据帧中的数据和所有数据
使用head查看前几行数据（默认为前5行），但您可以指定前几行
查看前三行数据
使用tail查看最后5行数据
查看数据框的索引
查看包含共列的列名
