pandas数据库操作

pd.to_sql(self, name, con, schema=None, if_exists='fail', index=True,index_label=None, chunksize=None, dtype=None, method=None)

将DataFrame对象中的记录写入到sql数据库
name：表的名称
con:sqlalchemy创建的数据库的链接
if_exists：如果数据库中存在同名表怎么办，‘replace'表示将表原来数据删除放入当前数据；‘append'表示追加；‘fail'则表示将抛出异常，结束操作，默认是‘fail'；
index：boolean值，表示是否将DataFrame的index也作为表的列存储。
chunksize：设置一次入库的大小

pd.read_sql_table(table_name, con, schema=None, index_col=None,coerce_float=True, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None)
读取数据表记录到DataFrame对象
table_name：表的名称
con:sqlalchemy创建的数据库的链接
chunksize：设置一次读取的大小

范例：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

df_obj = pd.read_excel('./data.xlsx')
print(df_obj)

engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost/job_pro')
df_obj.to_sql(name='cells_fee', con=engine, chunksize=1000, if_exists='replace', index=None)

original_data = pd.read_sql_table('cells_fee', engine)
print(original_data)