pandas确实蛮强的，记录使用的代码

from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
import os# 从环境变量中读取数据库连接信息
user = os.getenv('DB_USER', 'xxx')              # 数据库用户名
password = os.getenv('DB_PASSWORD', 'xxx')      # 数据库密码
host = os.getenv('DB_HOST', '192.168.0.1')      # 数据库主机地址
port = os.getenv('DB_PORT', '5432')             # 数据库端口
dbname = os.getenv('DB_NAME', 'xxx')            # 数据库名称# 创建数据库引擎
# 这个引擎将用于与 PostgreSQL 数据库建立连接
engine = create_engine(f'postgresql://{user}:{password}@{host}:{port}/{dbname}')# 插入数据到数据库
def insert_data(df):"""将 DataFrame 插入到数据库表中。参数:df (pd.DataFrame): 要插入的 DataFrame 数据"""df.to_sql(name='employees', schema='xxx',        # 库名con=engine, if_exists='append',  # 追加数据到现有表index=False)         # 不写入 DataFrame 的索引列# 查询数据库中的数据
def query_data():"""从数据库中查询数据并返回 DataFrame。返回:pd.DataFrame: 查询结果 DataFrame"""query = "SELECT * FROM xxx.employees"return pd.read_sql_query(query, con=engine)# 主程序
if __name__ == '__main__':# 创建一个 DataFrame，包含要插入的新数据df = pd.DataFrame({'id': [14, 25, 36],                 # ID 列'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], # 名字列'age': [25, 30, 35],                # 年龄列'department': ['HR', 'Engineering', 'Marketing']  # 部门列})# 将数据插入到数据库中insert_data(df)# 查询并打印数据库中的数据df_result = query_data()print(df_result)