Pandas to_sql 使用错误的数据类型，可以更改吗？

Question

我已将一些 SQL Server 数据加载到 Pandas 数据框中。这里发生了一些转变。完成后，我尝试使用 SQLAlchemy to_sql 函数将 Dataframe 转储回 SQL。目标表由 SQLAlchemy 自动创建。

但是，我收到此错误消息...

The conversion of a datetime2 data type to a datetime data type resulted in an out-of-range value.

这是因为 Dataframe 包含许多日期字段。这些日期字段中的某些数据设置为“0001-01-01”，这显然不适合 DATETIME 数据类型，但适合 DATETIME2 数据类型。

有没有办法强制使用 DATETIME2 而不是 DATETIME？

Answer 1

您可以将DATETIME2指定为dtype，如下所示。

df.to_sql(
  'Temp',
  target_engine,
  schema = 'dbo',
  if_exists = 'replace',
  chunksize = 250000,
  index = False,
  dtype={"CreatedDate": DATETIME2}
)