方法一：
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#-*- coding:utf-8 -*-
from sqlalchemy import create_engine
class mysql_engine():
user='******'
passwd='******'
host='******'
port = '******'
db_name='******'
engine = create_engine('mysql://{0}:{1}@{2}:{3}/{4}?charset=utf8'.format(user,passwd,host,port,db_name))
def get_data(sql):
pg_enine=mysql_engine()
try:
with pg_enine.engine.connect() as con, con.begin():
df=pd.read_sql(sql,con)# 获取数据
con.close()
except:
df=None
return df
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方法二：
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conn = MySQLdb.connect(host="******",user="******",passwd="******",db='******',port = ******,charset="utf8")
sql = "select * from ****** limit 3"
df = pd.read_sql(sql,conn,index_col="id")
print df
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pd 1.9以后的版本，除了sqllite，均需要通过sqlalchemy来设置
以上这篇Pandas读取MySQL数据到DataFrame的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/data_scientist/article/details/54728600