我正在尝试使用 Sqlalchemy 将 pandas 数据框加载到 mysql 表中。
我使用连接； engine = create_engine("mysql+pymysql://user:password@ip:port/db")
然后我只是在跑步；
df.to_sql(con=engine, name='Table', if_exists='append', index=False, chunksize=10000);
我不断收到错误
AttributeError: 'Timestamp' object has no attribute 'translate'
当我使用旧版本并通过 pymysql 而不是 sqlalchemy 完成此操作时，这工作正常
我在网上找不到任何可以提供帮助的东西，任何想法。
谢谢，
【问题讨论】：
我将 timestamp 对象转换为 ts.to_pydatetime()，然后将其传递给光标，从而解决了属性错误。
有关转换时间戳的不同方法，请参阅此答案： Converting between datetime, Timestamp and datetime64
【讨论】：
使用df.dtypes 检查您的数据框的数据类型，并确保您的列是正确的数据类型。如果您希望有一列是时间戳，请确保它的数据类型是datetime64[ns]。如果是object（甚至是别的），你可以使用pandas.to_datetime() 函数来转换它。
我也遇到了同样的问题。在我的例子中，我试图写一个包含时间戳的列，但它的数据类型是object。使用df[colname] = pd.to_datetime(df[colname]) 转换后，我能够使用 pymysql 驱动程序和 sqlalchemy 成功编写它。
【讨论】：
当我尝试将一个非常大的数据框（df）插入 MySQL 中时遇到了同样的问题，该数据框有一个带有'datetime64[ns]' dtype 的列（df['date_']）。
date_ 列最初使用pd.to_datetime(df[date_]) 转换为datetime64[ns]。我发现df['date_'] 的数据类型是object 而不是datetime64[ns]。所以，我从表中取出一小块数据进行调试，发现 dtype 是datetime64[ns]，这是正确的，甚至数据也被插入到数据库中。因此，肯定有一些行无法转换为datetime64[ns]，我认为这是错误背后的原因。
但是，将此列转换为字符串（如下所示）解决了我的问题。
df['date_'] = df['date_'].astype(str)
【讨论】：
遇到此问题时，我正在使用参数化插入查询。转换为 pd.to_datetime 并没有解决我的问题，但是将 pandas Timestamp 对象转换为 str 效果很好。
【讨论】：
我遇到了同样的问题。发现最好的解决方案是将所有类似时间戳的列转换为字符串。
df = df.apply(lambda col: col.astype(str) if col.dtype == 'datetime64[ns]' else col)
【讨论】：