对于这个问题，我可以给出完整的Markdown格式文本攻略。

Python pymysql连接数据库并将查询结果转化为Pandas dataframe

安装pymysql

在Python中连接数据库，最常用的是pymysql库。如果你没有安装pymysql，你可以在终端运行以下命令安装：

!pip install pymysql

当然，你也可以在命令行中输入以下命令安装：

pip install pymysql

连接数据库

连接数据库的步骤如下：

import pymysql

# 连接数据库
conn = pymysql.connect(
    host='localhost',  # 数据库地址
    port=3306,  # 数据库端口
    user='root',  # 数据库用户名
    password='123456',  # 数据库密码
    db='test',  # 数据库名称
    charset='utf8mb4',  # 字符编码
    cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor  # 设置游标类型
)

查询数据

我们可以使用 SELECT 语句来查询数据库中的数据。下面是一个查询语句的示例：

import pandas as pd

# 查询语句
sql = "SELECT * FROM user"

# 使用pandas读取数据库中的数据
df = pd.read_sql(sql, conn)

# 打印出查询结果
print(df)

示例说明

为了更好的理解这个攻略，我现在假设你已经正确安装了pymysql，并且已经创建了一个名为test的数据库。我们将在这个数据库中创建一个user表，该表包含id，name和age三个字段。

示例1：向数据库中插入数据

我们将向表中插入一些数据：

# 插入数据
cursor = conn.cursor()

sql = "INSERT INTO `user` (`id`, `name`, `age`) VALUES (%s, %s, %s)"

data = [(1, '张三', 20), (2, '李四', 30), (3, '王五', 40)]

cursor.executemany(sql, data)

# 提交更改
conn.commit()

# 关闭游标
cursor.close()

执行完这段代码后，我们就成功的向数据库中插入了数据。

示例2：查看数据

接下来，我们将使用Pandas库查询数据库中的数据，并将结果转换成一个DataFrame对象：

# 查询语句
sql = "SELECT * FROM user"

# 使用pandas读取数据库中的数据
df = pd.read_sql(sql, conn)

# 打印出查询结果
print(df)

执行完这段代码后，我们可以看到查询结果：

   id name  age
0   1  张三   20
1   2  李四   30
2   3  王五   40

总结

这是有关于Python pymysql库连接数据库并将查询结果转换成Pandas dataframe的完整攻略。我们可以通过pymysql库连接到数据库，在此基础上使用Pandas库读取数据，并将数据转化为DataFrame对象进行处理。