一，以管理员身份进入cmd输入下载代码pip install mysql-connector-python进行插件下载

二，输入另一个下载代码进行下载插件pip install SQLALchemy下载完成即可·

三，下载完成后进入vscold运行pandas进行mysql连接，输入连接代码即可完成连接
root后面是你的mysql密码

四，有些电脑不支持前两个插件代码下载，如果无法下载则使用一下代码依次下载，与一二方法一样
打开cmd
1，输入python -m pip install mysql-connector-python下载
2，输入python -m pip install SQLALchemy下载

目录

1、使用pandas连接mysql

2、使用Pandas连接mysql查询读取mysql数据

3、使用Pandas连接mysql 并插入数据

1、使用pandas连接mysql

需要安装的库：pip install pymysql     pip install sqlalchemy

代码一（方法1）：

import pandas as pd
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine

# 初始化数据库连接，使用pymysql模块
# MySQL的用户：root, 密码:123456, 端口：3306,数据库：lean2
con = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/learn2')

代码二（方法2）：

import pandas as pd
import pymysql
con=pymysql.connect(host='127.0.0.1',port=3306,user='root',passwd='131129',db='learn2',use_unicode=True, charset="utf8")

2、使用Pandas连接mysql查询读取mysql数据pd.read_sql_query(sql, con = con)

import pandas as pd
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine

# 初始化数据库连接，使用pymysql模块
# MySQL的用户：root, 密码:123456, 端口：3306,数据库：lean2
con = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/learn2')


# 查询语句，选出emp表中的所有数据
sql = ''' select * from emp; '''
# read_sql_query的两个参数: sql语句， 数据库连接
df = pd.read_sql_query(sql, con = con)
# 输出employee表的查询结果
print(df)

3、使用Pandas连接mysql 并插入数据

df.to_sql('tablename',con=con,index=ture/false,if_exists='append/fail/replace')

import pandas as pd
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine

# 初始化数据库连接，使用pymysql模块
# MySQL的用户：root, 密码:123456, 端口：3306,数据库：lean2
con = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/learn2')


#直接写入数据-->mydf-->mydf表会自动创建
# 新建pandas中的DataFrame, 只有id,num两列
df = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4], 'name': ['jalen', 'xr', 'lili', 'liuliu']})
# 将新建的DataFrame储存为MySQL中的数据表，储存index列
df.to_sql('mydf', con, index=True)
print('Read from and write to Mysql table successfully!')

# fail的意思如果表存在，啥也不做
# replace的意思，如果表存在，删了表，再建立一个新表，把数据插入
# append的意思，如果表存在，把数据插入，如果表不存在创建一个表！！
#在存在的表中追加数据-->mydf
df1 = pd.DataFrame({'id': [5, 6, 7, 8], 'name': ['jalen', 'xr', 'lili', 'liuliu']})
df1.to_sql('mydf', con, index=True,if_exists='append')
print('Append data to mysql database successfully!')