pandas 连接数据库

from sqlalchemy import create_engine
# Django web的项目要把爬取的一些数据存入MySQL中，数据保存为csv格式，想到pandas中有to_sql这个方法，就采用它了
# engine = create_engine("mysql+pymysql://{}:{}@{}/{}?charset={}".format('用户名', '登录密码', '127.0.0.1:3306', '数据库名', '字符编码'))
# con = engine.connect()  # 创建连接

import  pandas as pd
# import pymssql
# conn = pymssql.connect(host='127.0.0.1',
#                        user='gina', password='Gina)13801271',
#                        database='GFPOC', as_dict=True)

from sqlalchemy import create_engine
# engine = create_engine("mssql+pymssql://gina:@:/GFPOC")
# engine = create_engine("mssql+pymssql://{}:{}@{}/{}?charset={}".format('用户名', '登录密码', 'IP:端口号', '数据库名','字符编码'))
engine = create_engine("mssql+pymssql://{}:{}@{}/{}?charset={}".format('gina', 'Gina)13801271', '127.0.0.1:1433', 'GFPOC','utf8'))
path=r'C:\Users\EDY\Desktop\样板房数据库(1).xls'
df=pd.read_excel(path,sheet_name='竖表')

df.to_sql('FACTORS_TEMPLATE_GINA_TEST', con=engine, if_exists='replace', index=False)
# if_exists：表如果存在怎么处理
# append：追加
# replace：删除原表，建立新表再添加
# fail：什么都不干
# index=False：不插入索引index