Python“InterfaceError：错误绑定参数 2 - 可能是不受支持的类型。”答案

【问题标题】：Python "InterfaceError: Error binding parameter 2 - probably unsupported type."Python“InterfaceError：错误绑定参数 2 - 可能是不受支持的类型。”
【发布时间】：2016-02-04 08:20:12
【问题描述】：

当我运行以下代码时，我不断收到“InterfaceError：错误绑定参数 2 - 可能不受支持的类型”错误，我需要帮助确定问题所在。在我尝试将数据发送到 sql 之前，一切正常。

anagramsdf.to_sql('anagrams',con=conn,if_exists='replace',index=False)
cdf=pd.read_sql("select (distinct ID) from anagrams;",conn)

import pandas as pd
import sqlite3

conn = sqlite3.connect("anagrams")
xsorted=sorted(anagrams,key=sorted)
xunique=[x[0] for x in anagrams]

xunique=pd.Series(xunique)
xanagrams=pd.Series(anagrams)
anagramsdf=pd.concat([xunique,dfcount,xanagrams],axis=1)
anagramsdf.columns=['ID','anagram_count','anagram_list']

c=conn.cursor()
c.execute("create table anagrams(ID, anagram_count, anagram_list)")
conn.commit()

anagramsdf.to_sql('anagrams',con=conn,if_exists='replace',index=False)
cdf=pd.read_sql("select (distinct ID) from anagrams;",conn)

cdf=pd.read_sql("select max(anagram_count) from anagrams;",conn)
cdf
def print_full(x):
    pd.set_option('display.max_rows', len(x))
    print(x)
    pd.reset_option('display.max_rows')

cdf=pd.read_sql("select * from anagrams where anagram_count=12;",conn)
pd.set_option('max_colwidth',200)

完整的回溯错误：

Traceback (most recent call last):
  File "sqlpandas.py", line 88, in <module>
    anagramsdf.to_sql('anagrams',con=conn,if_exists='replace',index=False)
  File "/Users/andrewclark/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/generic.py", line 982, in to_sql
    dtype=dtype)
  File "/Users/andrewclark/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/io/sql.py", line 549, in to_sql
    chunksize=chunksize, dtype=dtype)
  File "/Users/andrewclark/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/io/sql.py", line 1567, in to_sql
    table.insert(chunksize)
  File "/Users/andrewclark/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/io/sql.py", line 728, in insert
    self._execute_insert(conn, keys, chunk_iter)
  File "/Users/andrewclark/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/io/sql.py", line 1357, in _execute_insert
    conn.executemany(self.insert_statement(), data_list)
sqlite3.InterfaceError: Error binding parameter 2 - probably unsupported type.

来自数据框的片段：

             ID  anagram_count           anagram_list
0            aa              1                  (aa,)
1      anabaena              1            (anabaena,)
2      baaskaap              1            (baaskaap,)
3      caracara              1            (caracara,)
4      caragana              1            (caragana,)

【问题讨论】：

你能把这个例子减少到几行吗？所有带有urllib、itertools、print 语句等的代码都没有添加任何有用的东西。见How to create a Minimal, Complete, and Verifiable example
另外，根据引发错误的行，这可能是pandas 的问题，并且该问题需要适当的标记。
请添加完整的错误回溯！
你能显示anagramsdf.info()吗？或者理想情况下，制作一个可重现的示例来组成数据框。
anagram_list 列包含元组，sqlite 不支持将其插入数据帧。因此，将其转换为字符串即可解决问题。

标签： python sql sqlite pandas

【解决方案1】：

Sparrow 的解决方案对我有用。如果索引未转换为日期时间，则 SQL 将抛出“错误绑定参数”

我使用具有日期时间的列首先转换为正确的格式，然后将其用作索引：

df.set_index(pd.to_datetime(df['datetime']), inplace=True)

【讨论】：

【解决方案2】：

使用 Pandas 0.23.4 我有一列包含日期时间值（格式 '%Y-%m-%d %H:%M:%S'），它的数据类型为“字符串”，它引发了相同的错误当我试图将它传递给“to_sql”方法时。转换为“日期时间”dtype 后，它起作用了。希望这对有同样问题的人有所帮助:)。

转换：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'],format=datetimeFormat,errors='coerce')

【讨论】：

【解决方案3】：

我使用以下代码将数据类型更改为字符串，这解决了问题：

anagramsdf.dtypes
anagramsdf['ID']= anagramsdf['ID'].astype('str')
anagramsdf['anagram_list']= anagramsdf['anagram_list'].astype('str')
anagramsdf.to_sql('anagramsdf',con=conn,if_exists='append',index=False)

【讨论】：

anagram_list 列包含元组，sqlite 不支持将其插入数据帧。因此，将其转换为字符串即可解决问题。
谢谢joris的解释！