有没有办法将默认数据类型（CSV）动态更改为 MySQL 数据类型答案

【问题标题】：Is there any way to change default datatype(CSV) to MySQL datatypes dynamically有没有办法将默认数据类型（CSV）动态更改为 MySQL 数据类型
【发布时间】：2019-08-23 16:38:14
【问题描述】：

我想将 CSV 数据传输到 MySQL 表中。

我已阅读 CSV，其中包含所有类型的数据，命令如下：文件 = pd.read_csv('abc.csv')

使用以下命令转移到 MySQL： file.to_sql(con=engine, name='abc', if_exists='replace', index=True, dtype=None, method=None)

这会将数据发送到 MySQL 表中，但它的数据类型为“text”，“bigint”，但我希望它为“varchar”和“int”......

CSV 有 50 列，所以为了克服这个问题，我只尝试了 3 个字段，dtype={'index': sql_types.INT, 'Employee ID': sql_types.INT, 'Employee Name': sql_types.VARCHAR( 255)} 并且成功了！

现在我必须将剩余的 47 个字段添加到这个 dtype 字典中，

所以我想知道，有什么方法可以自动转换数据类型而不提及其列名，例如..，当字段为数字时将其转换为 INT，当字段为字母数字时将其转换为 VARCHAR，当字段为date 类型将其转换为 datetime，这三行就足够了。

【问题讨论】：

标签： python mysql pandas

【解决方案1】：

读入 CSV 文件后，您可以遍历列并更改它们：

for col in list(df):
    if df[col].dtype == 'O':
        df[col] == df[col].astype(sql_types.VARCHAR(255))
    elif df[col].dtype == 'int':
        df[col] == df[col].astype(sql_types.INT)

这是假设您从某个地方导入了这些 sql_types，因为它们不是 Pandas 内置的。但是你说你可以使用它们。

如果您有日期格式，您可以尝试/除以转换为pd.datetime，如果是，则将它们保存为 SQL 日期类型。

【讨论】：