dataFrames格式的数据是表格形式的，mysql数据库中的数据也是表格形式的，二者可以很方便的读取存储
 
安装依赖的包

pip install pandaspip install sqlalchemypip install pymysql

使用方法 

第一步：建立mysql数据库的连接

connect_info = ‘mysql+pymysql://{}:{}@{}:{}/{}?charset=utf8‘.format("username", "password", "host", "port", "db数据库名")engine = create_engine(connect_info)

第二步：读取存储数据库

此步使用的engine为第一步创建的数据库连接

1、读取数据库中的内容【read_sql】

import pandaspandas.read_sql("sql语句", engine)

2、存储dataFrame数据到数据库中【to_sql】

df.to_sql(name=‘table表名‘, con=engine, if_exists=‘append‘, index=False, dtype={‘IterationId‘: sqlalchemy.types.Integer(), ‘title‘: sqlalchemy.types.NVARCHAR(length=255) } )

方法说明：
df：dataFrame格式的数据，可以通过DataFrame()方法创建一个该对象
pandas.DataFrame({"ID": [], "标题": []})
name：存储到的表名
con：第一步创建的数据库链接
if_exists：
    fail：如果表存在，什么也不做
    replace：如果表存在，drop掉表，重新创建一个表，插入数据
    append：如果表不存在，创建表插入数据；如果表存在，原表追加数据存储
dtype：表字段对应过去的类型，例子举了整形和字符两种；（列不指定类型的话会用默认类型，但是如果类型不匹配会抛错）
 
 
注意点：
1、to_sql的源数据，列名必须和数据库里对应；且不能比数据库中列名多
如果缺少列名，会直接填充缺省值
2、缺省的列，要有默认值
存储到sql的列信息可以为空，但前提是数据库表字段写了默认值；或者类似id这种自增主键允许为空