pd.to_sql仅支持sqlite3与sqlalchemy，所以pymysql直接建立的数据库连接对象无法作为to_sql的连接参数

改动如下：

利用sqlalchemy建立数据库连接
导入方法换成pd.io.to_sql()

将csv文件导入mysql实例：

# 导包
import pymysql	# mysql驱动
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine	# pandas支持的驱动方式

# 读取csv文件内容
notes = pd.read_csv('/Users/wjl/Desktop/xc_notes.csv',encoding='utf8')

# create_engine 创建数据库连接conn
conn = create_engine('mysql+pymysql://root:278***972@localhost:3306/qn_yj?charset=utf8')

# 导入	pd.io.to_sql( DataFrame, table_name, con=db_connect, if_exists='append/fail/replace', index=False)
pd.io.sql.to_sql(notes,'lvyou_note',con=conn,if_exists='append',index=False)

踩坑：

1 提前建好数据库和表

并不是必要，to_sql 会自动生成，但推荐建好，可控性

2 在csv文件首行，添加与表字段相同的内容，一一对应
3 网上很多代码在建立数据库连接的时候，驱动写的是mysqldb，本机不可用，换pymysql正常
4 if_exists参数为append
5 index参数为False，源码默认为True，sql语句会在表中加一列，然而列名都已指定，所以会报错，换False正常