在目前大数据和人工智能的大趋势下，越来越多的人开始学习python作为自己入手数据和AI的第一门语言，笔者也是如此。很多人在接触python的第一步都是学习pandas，主要是这个框架是最接近于R和Matlab学习起来轻松易懂。但是在pandas的使用中，有很多问题和很多人因为对编程和计算机概念不理解，导致很多很多的坑，笔者在此开一个系列博文，不定期更新中会将自己遇到的坑介绍给大家。
pandas坑之to_sql
pandas是将格式化数据直接编程python可读的DataFrame格式（其实本质上就是字典，并且自动设置了index和colunms），pandas本身的操作给了用户很好的体验和数据分析过程，但是pandas从数据库读取再转录入数据库是不少新人一直头疼的问题，笔者也为此最初头疼不已。根据《利用python进行数据分析》的书中，有大致介绍一个函数——to_sql，相信很多人都是对此了解的。
但是，使用to_sql这个函数有一个问题，虽然to_sql函数可以直接将字典数据直接存入数据库，但是，to_sql限制是非常之大的（毕竟别人写的类）
我们先看一个操作
import pandas as pd
import pymysql
conn=pymysql.connect(host,port,user,password,charset,db)
df1=pd.DataFrame(list)
df.to_sql(tablename,conn)
相信很多人都是按照以上进行的傻瓜操作，但是笔者在这里只能告诉你们，这是大错特错的。
要学习python最快的方法，并不是上什么培训班，看视频，最快的方法，就是去阅读python的库文档，python手册。毕竟python虽然在使用上非常难，但是在学习上并不是特别难（相对于java和C++）。
根据库的文档，我们看到to_sql函数支持两类mysql引擎一个是sqlalchemy，另一个是sqlliet3.没错，在你写入库的时候，pymysql是不能用的！！！mysqldb也是不能用的，你只能使用sqlalchemy或者sqlliet3！！鉴于sqllift3已经很久没有更新了，笔者这里建议使用sqlalchemy！！
所以上面那段要改写成下面这样：
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
conn = create_engine('mysql+mysqldb://root:password@localhost:3306/databasename?charset=utf8')
下面一步很关键，注意！！！to_sql函数并不在pd之中，而是在io.sql之中，是sql脚本下的一个类！！！所以to_sql的最好写法就是：
pd.io.sql.to_sql(df1,tablename,con=conn,if_exists='repalce')
是不是感觉大功告成了？？？
那是你的错觉，赶紧回到数据库看看吧！！你会发现WTF为什么我原来的数据都没有了！！
这就是to_sql的第二个坑if_exists字段：
很多新人按照网上的教程，都将if_exists字段定义为‘replace’活着‘fail’，要么发现原来数据没有了，要么发现什么时候都没有做！
麻烦请各位新人仔细阅读文档！！！
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！！
你看懂了吗，所以大家一定要读文档！读文档！！读文档！！！