我想使用 sqlalchemy 在 Postgresql 数据库中存储一个包含 timedelta64 类型列的 pandas 数据框。阅读文档 ( https://docs.sqlalchemy.org/en/latest/core/type_basics.html ) 我希望 python 'timedelta' 数据类型可以映射到 postgresql 'interval' 数据类型,但我不明白如何做到这一点。我尝试了以下代码:
import sqlalchemy as sa
import pandas as pd
from datetime import timedelta
engine = sa.create_engine('postgresql+psycopg2://postgres:password@floris/floris')
my_df = pd.DataFrame(data=[ timedelta(days=1), timedelta(days=2), timedelta(days=3)], index=range(0,3), columns=['delay'])
my_df.to_sql('my_table', con=engine, dtype={'delay': sa.types.Interval})
我收到以下错误:
psycopg2.ProgrammingError: column "delay" is of type interval but expression is of type bigint
LINE 1: INSERT INTO my_table (index, delay) VALUES (0, 8640000000000...
^
HINT: You will need to rewrite or cast the expression.
sqlalchemy 似乎没有保留 timedelta 数据类型,而是将其转换为 bigint。如何解决?
最佳答案
Timedelta 被转换为整数值。引用 https://github.com/pandas-dev/pandas/blob/master/pandas/io/sql.py#L880-L883
解决方法是将时间增量转换为字符串格式,然后再将其保存到数据库。
def a_func(val):
return str(val)
my_df['delay'] = my_df['delay'].apply(a_func)
或
my_df['delay'] = my_df['delay'].astype(str)
关于python - 如何使用 sqlalchemy 将带有 datetime.timedelta 类型数据对象的 pandas 数据框存储到 postgresql d/b 中?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55516374/