首先，你需要确保已经安装了 pandas 和 MySQL 驱动程序。你可以通过以下命令来安装它们：
```
pip install pandas
pip install pymysql
```
接下来，我们需要连接到 MySQL 数据库。首先，导入必要的库：
```python
import pandas as pd
import pymysql
```
然后，使用 `pymysql.connect()` 函数连接到数据库。你需要提供数据库的主机名、用户名、密码和数据库名称。
```python
connection = pymysql.connect(host=&;localhost&;,
user=&;your_username&;,
password=&;your_password&;,
database=&;your_database&;)
```
现在，我们已经成功连接到 MySQL 数据库。接下来，我们可以使用 pandas 的 `read_sql()` 函数来读取数据库中的数据。
```python
query = &;SELECT FROM your_table&;
df = pd.read_sql(query, connection)
```
在这个例子中，我们选择了数据库中的所有数据，并将其存储在一个名为 `df` 的 pandas DataFrame 中。
你还可以根据需要编写自己的 SQL 查询语句，以满足特定的数据需求。
读取数据后，你可以使用 pandas 提供的各种函数和方法对数据进行处理和分析。例如，你可以使用 `head()` 方法查看前几行数据：
```python
print(df.head())
```
你还可以使用其他方法来了解数据的结构和内容，例如 `info()`、`describe()`、`shape` 等。
如果需要将处理后的数据保存到新的表中，你可以使用 pandas 的 `to_sql()` 函数。例如，我们可以将 DataFrame 中的数据保存到一个名为 `new_table` 的新表中：
```python
df.to_sql(&;new_table&;, connection, if_exists=&;replace&;)
```
在这个例子中，如果 `new_table` 已经存在，则会被替换。
最后，记得关闭数据库连接：
```python
connection.close()
```
这样，我们就完成了使用 pandas 读取 MySQL 数据库的整个过程。
pandas 提供了简单而强大的功能来读取和处理 MySQL 数据库中的数据。通过使用 pandas 的函数和方法，我们可以轻松地对数据进行各种操作和分析。希望本文能够帮助你更好地利用 pandas 进行数据分析工作。