使用pandas dataframe将所有sql表导入到python中。

使用pandas dataframe将所有SQL表导入到Python中，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确保已经安装了pandas库。可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

1. 导入所需的库：

import pandas as pd
import sqlalchemy

1. 创建与数据库的连接。这里假设使用的是MySQL数据库，可以根据实际情况选择其他数据库：

# 创建数据库连接
engine = sqlalchemy.create_engine('mysql://username:password@host:port/database_name')

其中，username是数据库用户名，password是密码，host是数据库主机名，port是数据库端口号，database_name是要连接的数据库名称。

1. 使用pandas的read_sql_table函数将SQL表导入为dataframe。以下是一个示例：

# 导入SQL表到dataframe
df = pd.read_sql_table('table_name', con=engine)

其中，table_name是要导入的SQL表的名称。

1. 重复步骤4，将所有需要导入的SQL表都导入为dataframe。

通过以上步骤，你可以使用pandas dataframe将所有SQL表导入到Python中。这样，你就可以在Python中方便地对这些数据进行处理、分析和可视化等操作。

注意：以上代码示例中的数据库连接方式是基于MySQL数据库的，如果使用其他类型的数据库，需要根据实际情况进行相应的修改。另外，还可以使用pandas的其他函数和方法对导入的dataframe进行进一步的数据处理和操作。