今天遇到了一个问题，很是奇怪，自己也想了一个另类的方法将其解决了，现在将详细过程经过记录如下：
我在处理完一个dataframe之后，需要将其写回到数据库。这个dataframe比较大，共有53列，72609行，使用下述代码尝试将其写入mysql数据库。
pd.io.sql.to_sql(df,'xxx',zh_con,flavor='mysql',if_exists='append',index=False)
然后就报错了，错误如下：
Traceback (most recent call last):
File "/home/fit/PycharmProjects/Decision_Tree_Rough_sets_theory/main/handle_data.py", line 33, in <module>
pd.io.sql.to_sql(df,'A_stock_quarter_total',zh_con,flavor='mysql',if_exists='append',index=False)
File "/home/fit/.pyenv/versions/2.7.11/lib/python2.7/site-packages/pandas/io/sql.py", line 569, in to_sql
chunksize=chunksize, dtype=dtype)
File "/home/fit/.pyenv/versions/2.7.11/lib/python2.7/site-packages/pandas/io/sql.py", line 1634, in to_sql
table.insert(chunksize)
File "/home/fit/.pyenv/versions/2.7.11/lib/python2.7/site-packages/pandas/io/sql.py", line 765, in insert
self._execute_insert(conn, keys, chunk_iter)
File "/home/fit/.pyenv/versions/2.7.11/lib/python2.7/contextlib.py", line 35, in __exit__
self.gen.throw(type, value, traceback)
File "/home/fit/.pyenv/versions/2.7.11/lib/python2.7/site-packages/pandas/io/sql.py", line 1525, in run_transaction
self.con.rollback()
_mysql_exceptions.OperationalError: (2006, 'MySQL server has gone away')
在互联网上没有找到任何解决方法，尝试将dataframe行数缩减，成功的写入了数据库。于是我想到利用循环分批次将数据写入数据库，如下：
l=0 r=100 length =len(df) while(l<length): pd.io.sql.to_sql(df[l:r],'xxx',my_con,flavor='mysql',if_exists='append',index=False) l+=100 r+=100
问题成功解决！就是暂时不知道真实的错误原因，需要进一步探讨。
今天再次遇到这个问题，google了一下，在*上面找到了答案．可以通过指定chunksize参数的方式来进行大批量插入，pandas会自动将数据拆分成chunksize大小的数据块进行批量插入，其实原理类似于我在上面使用的循环插入法．在不指定这个参数的时候，pandas会一次性插入dataframe中的所有记录，mysql如果服务器不能响应这么大数据量的插入，就会出现上述错误．附上正确的插入姿势：
pd.io.sql.to_sql(df,'xxx',zh_con,flavor='mysql',if_exists='append',index=False，chunksize=10000) #此处的chunksize可以自定义