在数据科学之旅中，您迟早会遇到需要从数据库中获取数据的情况。 然而，从将本地存储的 CSV 文件读入 pandas 到连接和查询数据库，这可能是一项艰巨的任务。 在一系列博文的第一篇中，我们会探讨如何将存储在 MySQL 数据库中的数据读入 pandas，并查看 PyCharm 中使这项任务更简单的一些功能。
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在本教程中，我们会将一些关于航空公司延误和取消的数据从 MySQL 数据库读取到 pandas DataFrame 中。 这些数据是 Airline Delays from 2003-2016 数据集的一个版本，该数据集由 Priank Ravichandar 提供…
