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这里是使用SQLAlchemy读入SQL数据库表到Pandas DataFrame的详细步骤。首先，需要安装SQLAlchemy和Pandas这两个Python库：

pip install sqlalchemy pandas

接下来，要在Python代码中引入这两个库：

import sqlalchemy
import pandas as pd

然后，定义数据库连接字符串，并使用create_engine方法创建一个数据库引擎对象：

db_conn_str = "postgresql://<username>:<password>@<host>:<port>/<database>"
engine = sqlalchemy.create_engine(db_conn_str)

在以上代码中，需要将“”、“”、“”、“”和“”替换为实际的值。例如，如果要连接名为“mydatabase”的PostgreSQL数据库，需要使用以下数据库连接字符串：

postgresql://postgres:mysecretpassword@localhost:5432/mydatabase

接下来，使用engine对象的execute方法执行SQL查询语句，获取数据并将其转换为Pandas DataFrame对象：

query = "SELECT * FROM mytable"
data = pd.read_sql_query(query, engine)

在以上代码中，将SQL查询语句赋值给query变量，然后使用pd.read_sql_query方法和engine对象读取数据。

最后，可以在Pandas DataFrame中使用head方法查看前几行数据，以确保数据被正确读入：

print(data.head())

以上就是使用SQLAlchemy将SQL数据库表读入Pandas DataFrame的详细步骤。