用jupyter读取mysql中的数据的两种方式
不管是采用哪种方式都应该先保证创建了目标数据库，即在mysql–data文件夹下有以目标数据库名称命名的子文件夹。且子表应该为以下格式，而不是.sql（未执行命令）文件。
首选方法二
（因为仅SQLAlchemy可连接支持read_sql_table。）
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44274975/article/details/88622221
方法一：
import pymysql
import pandas as pd
# 连接mysql
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root',password='123456',
database='testdb',charset="utf8")
sql_1 = "select * from meal_order_detail1"
#利用pandas直接获取数据
data = pd.read_sql(sql_1, conn)
data.head() #前五行
conn = pymysql.connect(host='你的主机名', user='用户名',password='密码',
database='数据库名称',charset="utf8")
方法二（《Python数据分析与应用》P81）
#SQLAlchemy连接MySQL数据库的代码
from sqlalchemy import create_engine
#创建一个MySQL连接器，用户名为root,密码为123456
#地址为127.0.0.1，数据库名称为testdb，编码为UTF-8
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/testdb?charset=utf8')
print(engine)
用read_sql_query，read_sql_table，read_sql读取数据
import pandas as pd
formlist = pd.read_sql_query('show tables',con=engine)
print(formlist)
import pandas as pd
detail1 = pd.read_sql_table('meal_order_detail1',con=engine)
print(len(detail1))
#使用read_sql读取订单详情表
detail1 = pd.read_sql('select * from meal_order_detail1',con= engine)
print('使用read_sql函数+SQL语句读取的订单详情表长度为：',len(detail1))
#使用to_sql方法写入数据（先创建要添加的DataFrame,再在to_sql中指定表名）（相当于MySQL中的insert和create table语句）
df = pd.DataFrame({'balance': [10000.000], 'account':
['13579.SH'], 'charges': [0.0005]})
df.to_sql(name='my_balance', con=engine, if_exists='replace',
index=False, index_label='id')
#查看添加数据后的数据库表格清单
formlist2 = pd.read_sql_query(sql_1,con = engine)
print(formlist2)
if_existsl可以有三个参数：
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！！
来自：https://blog.csdn.net/qnloft/article/details/87979937
如果是往新表中添加数据，则在to_sql中的是新表名及 if_exists=‘replace’；
如果是往旧表中添加数据，则在to_sql中是原数据库中存在的表名及 if_exists=‘append’；
自主选择什么情况下使用fail.
#查看新添加进的数据
info3 = pd.read_sql_table('my_balance',con = engine)
print(info3)
