Pandas读写数据库的方式有哪些？

　　大多数情况之下，海量的数据是使用数据库进行存储的，这主要是依赖于数据库的数据结构化、数据共享性、独立性等特点。因此，在实际生产环境中，绝大多数的数据都是存储在数据库中。Pandas支持MySQL、Oracle、SQLite等主流数据库的读写操作。

　　为了高效地对数据库中的数据进行读取，这里需要引入SQLAlchemy。SQLAlchemy是使用Python编写的一款开源软件，它提供的SQL工具包和对象映射工具能够高效地访问数据库。在使用SQLAlchemy时需要使用相应的连接工具包，比如MySQL需要安装mysqlconnector，Oracle则需要安装cx_oracle。

　　Pandas的io.sql模块中提供了常用的读写数据库函数，具体如表3-3所示。

　　表3-3 pandas.io.sql模块常用的函数

　　在表3-3中列举了各个函数的具体功能。其中，read_sql_table()函数与read_sql_query()函数都可以将读取的数据转换为DataFrame对象，前者表示将整张表的数据转换成DataFrame，后者则表示将执行SQL语句的结果转换为DataFrame对象。

　　注意：在连接MySQL数据库时，这里使用的是mysqlconnector驱动，如果当前的Python环境中没有该模块，则需要使用pip install mysql-connector命令安装该模块。