‌pandas读取MySQL数据库数据主要通过read_sql()函数实现，核心步骤包括：建立数据库连接、编写SQL查询、转换为DataFrame。关键亮点为：支持灵活SQL查询、自动类型转换、高效分块读取大数据。‌

1. ‌安装必要库‌
   使用pip install pandas sqlalchemy pymysql安装pandas（数据处理）、SQLAlchemy（连接工具）和PyMySQL（MySQL驱动）。若需其他数据库驱动，可替换为mysql-connector等。

2. ‌建立数据库连接‌
   通过SQLAlchemy创建连接字符串，格式为："mysql+pymysql://用户名:密码@主机:端口/数据库名"。例如：

   pythonCopy Code
   from sqlalchemy import create_engine
   engine = create_engine("mysql+pymysql://user:pass@localhost:3306/db_name")
   

3. ‌执行SQL查询并读取数据‌
   使用pd.read_sql()直接执行SQL语句，返回DataFrame。支持完整查询或表名快速读取：

   pythonCopy Code
   import pandas as pd
   # 方式1：写SQL语句
   df = pd.read_sql("SELECT * FROM table WHERE id > 100", con=engine)
   # 方式2：直接读整表
   df = pd.read_sql_table("table_name", con=engine)
   

4. ‌高级功能应用‌

   • ‌分块读取‌：通过chunksize参数分批加载大数据，避免内存不足（如chunksize=1000）。
   • ‌参数化查询‌：用params传递变量，防止SQL注入，如read_sql("SELECT * FROM table WHERE id=%(id)s", params={"id": 1})。
   • ‌类型转换‌：自动将数据库类型映射为pandas类型，可通过dtype参数手动指定列类型。

5. ‌关闭连接与资源释放‌
   显式调用engine.dispose()关闭连接，或使用with语句自动管理。大数据处理时建议及时释放资源。

‌提示：对频繁查询可缓存DataFrame以减少数据库负载，复杂操作建议先在SQL中优化查询逻辑再读取。‌