• 在业务场景中，大部分数据并不是存储在文本或Excel文件中的。基于SQL的关系型数据库（例如SQL Server、PostgreSQL和MySQL）使用广泛，很多小众数据库也变得越发流行。数据库的选择通常取决于性能、数据完整性以及应用的可伸缩性需求。

  • 从SQL中将数据读取为DataFrame是相当简单直接的，pandas有多个函数可以简化这个过程。作为例子，我将使用Python内建的sqlite3驱动来生成一个SQLite数据库：
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  • 在插入几行数据：
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  • 当从数据库的表中选择数据时，大部分Python的SQL驱动（PyODBC、psycopg2、MySQLdb、pymssql等）返回的是元组的列表：
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  • 你可以将元组的列表传给DataFrame构造函数，但你还需要包含在游标的description属性中的列名：
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  • 这种数据规整操作相当多，你肯定不想每查一次数据库就重写一次。SQLAlchemy项目是一个流行的Python SQL工具，它抽象出了SQL数据库中的许多常见差异。pandas有一个read_sql函数，可以让你轻松的从SQLAlchemy连接读取数据。这里，我们用SQLAlchemy连接SQLite数据库，并从之前创建的表读取数据：
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# python # mysql
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