使用Python和pandas库从数据库中获取值的过程如下所示：
首先，确保已经安装了pandas库。你可以使用以下命令通过pip安装它：
```
pip install pandas
```
接下来，根据你的数据库类型，你需要选择相应的数据库连接库。以MySQL为例，你可以使用`pymysql`库来建立与MySQL数据库的连接。你需要确保已经安装了`pymysql`库：
```
pip install pymysql
```
假设你已经建立了与MySQL数据库的连接，并且有一个名为`hv_em_equipment_setting`的表。以下是一个示例代码，展示如何使用pandas从数据库中获取设备ID：
```python
import pandas as pd
import pymysql
建立与数据库的连接
connection = pymysql.connect(
host='localhost', # 数据库主机地址
user='username', # 数据库用户名
password='password', # 数据库密码
database='mydatabase' # 数据库名称
)
try:
编写SQL查询语句
query_sql = "SELECT id FROM hv_em_equipment_setting WHERE name LIKE 'CheckValueException_Equipment%'"
使用pandas的read_sql_query方法执行查询，并将结果存储在DataFrame中
df = pd.read_sql_query(query_sql, connection)
获取设备ID列的值
device_ids = df['id'].tolist()
输出设备ID
for device_id in device_ids:
print(device_id)
finally:
关闭数据库连接
connection.close()
```
在上述示例中，我们首先建立与数据库的连接，并编写了SQL查询语句，即从`hv_em_equipment_setting`表中选择以"CheckValueException_Equipment"开头的设备的ID。然后，我们使用pandas的`read_sql_query`方法执行查询，并将查询结果存储在DataFrame中。接下来，我们通过访问DataFrame的`id`列获取设备ID的值，并将其转换为列表形式。最后，我们遍历设备ID列表并输出每个设备ID。
请注意，上述示例中的连接参数需要根据你的实际数据库配置进行修改，包括主机地址、用户名、密码和数据库名称。