从mysql8.0读取数据并形成pandas dataframe类型数据，精确定位行列式中的元素，并读取

from pandas import *
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:wenwajiao@127.0.0.1:3306/ryandb?charset=UTF8MB4")
#charset设置用于mysql8.0的新型字符集，清根据你的需要设定
print(engine)
myframe = pd.read_sql("select colname,comment,tblbelongs from colname",con=engine)
print (myframe)

输出结果:

Engine(mysql+pymysql://root:***@127.0.0.1:3306/ryandb?charset=UTF8MB4)

    comment         colname     tblbelongs
      铜价格        p_bronze   incomedoc_mx
      片含量         c_piece  incomedocs_mx
       重量          weight   incomedoc_mx
      铁含量          c_iron   incomedoc_mx
      铝重量          w_alum   incomedoc_mx
    锄头马价格          p_hoeh  incomedocs_mx
    货品总成本       totalcost   incomedoc_mx
   23尖角含量      c_23sharpa  incomedocs_mx
       品名       goodsname           None
     每吨毛利  gprofit_perton   incomedoc_mx
     采购价     incomeprice   incomedoc_mx
     铜重量        w_bronze   incomedoc_mx
     片价格         p_piece  incomedocs_mx
   无限长重量       w_ulength  incomedocs_mx
     铁重量          w_iron   incomedoc_mx
      产值       v_produce   incomedoc_mx
  35尖角重量      w_35sharpa  incomedocs_mx
   无限长价格       p_ulength  incomedocs_mx
   无限长含量       c_ulength  incomedocs_mx
     铝含量          c_alum   incomedoc_mx
     铝价格          p_alum   incomedoc_mx
  35尖角含量      c_35sharpa  incomedocs_mx
  23尖角重量      w_23sharpa  incomedocs_mx
  23尖角价格      p_23sharpa  incomedocs_mx
   锄头马含量          c_hoeh  incomedocs_mx
     铜含量        c_bronze   incomedoc_mx
     铁价格          p_iron   incomedoc_mx
  35尖角价格      p_35sharpa  incomedocs_mx
     片重量         w_piece  incomedocs_mx
   锄头马重量          w_hoeh  incomedocs_mx
  35平角重量       w_35flata  incomedocs_mx
  35平角价格       p_35flata  incomedocs_mx
    每吨成本     cost_perton   incomedoc_mx
  35平角含量       c_35flata  incomedocs_mx
    货品赢利          profit   incomedoc_mx
   光亮铝重量     w_shiningal  incomedocs_mx
   光亮铝含量     c_shiningal  incomedocs_mx
   条纹片价格        p_stripp  incomedocs_mx
   条纹片含量        c_stripp  incomedocs_mx
   光亮铝价格     p_shiningal  incomedocs_mx
   条纹片重量        w_stripp  incomedocs_mx
    索赔金额         h_claim      incomedoc
     总成本     h_totalcost      incomedoc
     总利润   h_totalprofit      incomedoc
    每吨人工     h_perhrcost      incomedoc
     总人工   h_totalhrcost      incomedoc
    计算日期       h_caldate      incomedoc
   利润百分比      h_profitpp      incomedoc
    采购日期        h_indate      incomedoc
    数据来源      h_filename      incomedoc
      品牌         h_brand      incomedoc
    批次编号        h_markno      incomedoc
    货单编号           h_dno      incomedoc
    货品项目          h_item      incomedoc

• 精确打击：现在我要取出 '35尖角重量' 对应的colname, tblbelongs值，这样写

wenwa = myframe.iloc[(myframe['comment']=='35尖角重量').values,[,]]
print(wenwa.iloc[]['tblbelongs'])
print(wenwa.iloc[]['colname'])

输出结果：

incomedocs_mx
w_35sharpa

• 利用Series组装出一个行列数据，其实就是二维数组，并写入excel文件

wenwa = DataFrame({"comment":Series(['铜价格', '片含量', '重量', '铁含量', '铝重量', '锄头马价格', '货品总成本', '23尖角含量', '品名', '每吨毛利',
 '采购价', '铜重量', '片价格', '无限长重量', '铁重量', '产值', '35尖角重量', '无限长价格', '无限长含量', '铝含量', '铝价格', '35尖角含量', 
'23尖角重量', '23尖角价格', '锄头马含量', '铜含量', '铁价格', '35尖角价格', '片重量', '锄头马重量', '35平角重量', '35平角价格', '每吨成本', '35平角含量',
 '货品赢利'])})
print("组合成series数据类型:\n ",wenwa)
wenwa.to_excel("/root/文档/wenwa.xls",index=False)

输出结果：

     comment
      铜价格
      片含量
       重量
      铁含量
      铝重量
    锄头马价格
    货品总成本
   23尖角含量
       品名
     每吨毛利
     采购价
     铜重量
     片价格
   无限长重量
     铁重量
      产值
  35尖角重量
   无限长价格
   无限长含量
     铝含量
     铝价格
  35尖角含量
  23尖角重量
  23尖角价格
   锄头马含量
     铜含量
     铁价格
  35尖角价格
     片重量
   锄头马重量
  35平角重量
  35平角价格
    每吨成本
  35平角含量
    货品赢利