使用SQLAlchemy将SQL数据库表读入Pandas DataFrame中

使用SQLAlchemy将SQL数据库表读入Pandas DataFrame中主要分为以下三个步骤：

1. 连接数据库

使用SQLAlchemy与数据库建立连接，获取数据库引擎。以MySQL为例，需要安装PyMySQL模块并进行相应的配置。代码示例如下：

import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine

user = 'root'
password = '123456'
host = 'localhost'
port = 3306
database = 'test'

engine = create_engine(f'mysql+pymysql://{user}:{password}@{host}:{port}/{database}')

其中，create_engine()函数中的地址格式可根据不同数据库进行修改。

1. 读取数据

通过read_sql()方法读取数据，并将数据转换为DataFrame对象。例如，读取student表中的所有记录，代码示例如下：

import pandas as pd

query = 'select * from student'
df = pd.read_sql(query, engine)

1. 数据处理

根据需求对数据进行相应的处理。例如，对读取后的DataFrame对象进行排序。代码示例如下：

df.sort_values(by='name', inplace=True)

完整示例代码如下：

import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd

user = 'root'
password = '123456'
host = 'localhost'
port = 3306
database = 'test'

engine = create_engine(f'mysql+pymysql://{user}:{password}@{host}:{port}/{database}')

query = 'select * from student'
df = pd.read_sql(query, engine)

df.sort_values(by='name', inplace=True)
print(df)

以上即为使用SQLAlchemy将SQL数据库表读入Pandas DataFrame的详细讲解。