如何将pandas中的以下代码重写为sql？

要将pandas中的以下代码重写为SQL，需要将代码中的数据操作转换为SQL查询语句。具体步骤如下：

导入pandas库和SQL库（如MySQL、PostgreSQL等）。
连接到数据库。
创建一个表，表结构与pandas中的DataFrame相对应。
将DataFrame中的数据插入到数据库表中。
使用SQL查询语句替代pandas中的数据操作。

以下是将pandas代码重写为SQL的示例：

import pandas as pd
import pymysql

# 连接到MySQL数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='mydatabase')
cursor = conn.cursor()

# 创建表
create_table_query = '''
CREATE TABLE mytable (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50),
    age INT,
    city VARCHAR(50)
)
'''
cursor.execute(create_table_query)

# 将DataFrame数据插入表中
data = {'id': [1, 2, 3],
        'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'age': [25, 30, 35],
        'city': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

for index, row in df.iterrows():
    insert_query = f"INSERT INTO mytable (id, name, age, city) VALUES ({row['id']}, '{row['name']}', {row['age']}, '{row['city']}')"
    cursor.execute(insert_query)

# 使用SQL查询语句替代pandas数据操作
select_query = "SELECT * FROM mytable WHERE age > 30"
cursor.execute(select_query)
result = cursor.fetchall()

# 打印查询结果
for row in result:
    print(row)

# 关闭数据库连接
conn.close()

上述示例代码演示了如何将pandas中的数据操作重写为SQL查询语句。请根据实际情况修改数据库连接参数、表结构和查询语句，以适应你的环境和需求。