将数据类型从数据帧保存到 SQL Server 表答案

【问题标题】：Conserving data types from dataframe to SQL Server table将数据类型从数据帧保存到 SQL Server 表
【发布时间】：2019-11-03 21:56:44
【问题描述】：

我有一个数据框（最初来自 csv）

df = pd.read_excel (r'R:\__Test Server\DailyStatuses\DailyWork10.18.xlsx')

我创建了一个数据框来处理行中的一些空值。我还在 SQL Server 中创建了表，并定义了列类型（datetime、int 和 varchar）。

我正在构建一个插入字符串以将数据插入到 SQL Server 的新表中。

insert_query='INSERT INTO [DailyStatuses].[dbo].[StatusReports] VALUES (
for i in range (df.shape[0]):
    for j in range(df.shape[1]):
        insert_query += (df[df.columns.values[j]][i]) +','
    insert_query= insert_query[:-1] + '),('
insert_query = insert_query[:-3] + ');'

我的输出是：

INSERT INTO [DailyStatuses].[dbo].[StatusReports] VALUES (3916, 2019-10-17 16:45:54...

我经常遇到有关数据类型的错误，最好将所有内容定义为 str，以便更容易插入 SQL Server（并将表中的每一列定义为 str）并在稍后提取时定义数据类型在路上？

【问题讨论】：

标签： python sql-server sql-insert

【解决方案1】：

您最好使用参数，但根据您提出的问题，您将不得不分别处理每种数据类型。

对于 int 值，您可以按原样使用它们。

对于字符串值，您必须在它们周围加上单引号，即“一个值”，并且您还需要用两个单引号替换任何嵌入的单引号。

对于日期时间值，您应该使用不受区域设置影响的格式并在它们周围加上引号，即“20191231 12:54:54”

另一种选择（如您所建议的）是将它们全部作为字符串引入，并在 SQL Server 中进行清理和数据类型更改。这通常是一个更可靠的方向。不过，不要忘记将值中的任何嵌入单引号加倍。

【讨论】：