当 pd.DataFrame 到 SQL Server INSERT 时，日期时间令人困惑答案

【问题标题】：datetime confusing when pd.DataFrame to SQL Server INSERT当 pd.DataFrame 到 SQL Server INSERT 时，日期时间令人困惑
【发布时间】：2020-09-30 14:21:06
【问题描述】：

pd.DataFrame 具有 Date 列（具有 datetime 数据类型），其样式如下： %dd.%mm.%yyyy #for example 03.08.2020 但在插入到 SQL Server 之后 df.to_sql(con_param) 结果导致 RDB 看起来像 08.03.2020 而不是 03.08.2020。问题不是线性的，例如 31.07.2020 看起来像 31.07.2020。数据库的本地是 SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS。怎么了？ UPD 到 sql 块仅供参考

correct_df = pd.read_csv(path)
correct_df = correct_df.astype({
                           'Req_Date': 'datetime64', 'Date': 'datetime64'})
                           
 correct_df.to_sql(con=conn, name='table', schema='schema', if_exists='append', index=False)

【问题讨论】：

日期没有样式或格式，它们是二进制值。仅在日期转换为字符串时才应用格式，反之亦然。您的代码正在某处将日期转换为字符串 - 或者根本没有问题，并且您的客户端工具在您的语言环境中显示日期 - 德语？俄语？
您在此处实际陈述的所有内容实际上都没有多大意义。日期和时间数据类型（在 SQL Server 中）没有 any 格式；它们存储为二进制值。如果您将日期和时间值作为字符串（不是明确的）插入，然后在与 SQL Server 无关的 表示层 中获取不同的值和/或格式。问题在于用于插入数据的格式不明确，以及表示层中的格式选择。
在解析 CSV 的日期字段时，您可能应该使用具有特定格式的 pd.to_datetime
你确定吗？您是否 100% 确定您的用户区域设置与 CSV 文件中日期字符串的格式匹配？您是否尝试过使用显式格式的to_datetime？您尚未发布任何示例数据，因此最可能的解释是格式不匹配。 CSV 文件中的日期是什么样的？
Cause my DataFrame['Date'] cells are datetime64 如果使用错误格式进行解析，则意义不大

标签： python sql sql-server pandas datetime

【解决方案1】：

因此，感谢 Panagiotis Kanavos 的消息。如果您遇到这样的问题，您必须在 DateFrime 中设置 csv 日期字符串的格式。例如

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%d.%m.%Y') #format=f'{your_date_style}'

它可以工作。它对我有用。

【讨论】：