大数据分析中，我们经常需要使用pandas工具读取各类数据源并将结果保存到数据库中。
本文总结了一些读取和写入常用数据库数据的一些方法，包括mysql，oracle，impala等。
其中读取数据库数据有两种方法，一种是DBAPI2 connection，另一种是SQLAlchemy engine。下面介绍这两种方法。
一、读写mysql数据
1.首先安装python连接mysql的驱动，以mysql.connector为例
2.pandas读取数据，分两种方式：
#DBAPI2 connection方式连接
import mysql.connector
import pandas as pd
conn=mysql.connector.connect(host='127.0.0.1',user='root', passwd='password', db='test')
sql='select * from mytable'
df=pd.read_sql(sql,conn)
#SQLAlchemy engine方式
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://root:password@10.39.211.198:3306/test')
df=pd.read_sql(sql,engine )
3.pandas写入数据到mysql只有SQLAlchemy engine方式
#SQLAlchemy engine方式
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://root:password@10.39.211.198:3306/test')
df.to_sql('mytable',con=engine,if_exists='append',index=False)
二、读写oracle数据
1.首先安装python连接oracle的驱动cx_oracle
第2、3步骤同上，只是数据库驱动的写法不同。
oracle写成：
from sqlalchemy import create_engine
conn=cx_Oracle.connect('scott','tiger','10.0.0.100:1521/ORCL')
engine=create_engine('oracle://scott:tiger@10.0.0.100:1521/ORCL', echo=True)
三、读写impala数据
1.首先安装python连接impala的驱动（参照我的博客http://www.cnblogs.com/dotafeiying/p/6956265.html）
第2、3步骤同上，只是数据库驱动的写法不同。
impala写成：
from impala.dbapi import connect
from sqlalchemy import create_engine conn = connect(host='127.0.0.1',port=21050,database='db')
engine=create_engine('impala://127.0.0.1:21050/db')
用pandas往impala写入数据时可能会抛出数据类型错误，
要注意impala的数据类型，下面给一个我在实际项目中解决的例子：
from sqlalchemy.sql.sqltypes import String
df.to_sql('address',con=sqlconn,if_exists='append',index=False,dtype={'address': String})
一定要加后面的 dtype={'address': String}
现在，你就可以尽情的用pandas进行数据分析了。
以上是我个人的一些总结。