Question

我有一个如下所示的数据框：

df = pd.DataFrame(index= pd.date_range('2014-01-01', periods=10))
df['date'] = df.index.map(lambda x: x.strftime('%d-%m-%Y'))
df['date'] = df.index
df['profit']= rand(10)
df['perf_period_id']=2

还有一个带有名为fee_profit

的表的sqlite3数据库

fee_profit有4个字段：

id - 整数 - 主键
perf_period_id - 整数
日期 - 日期
利润 - 真实

当我尝试使用（不显示数据库连接）将数据帧写入数据库时：

df.to_sql(name='fee_profit', index=False, con=db, if_exists='append')

我得到以下代码：

252     else:
253         data = [tuple(x) for x in frame.values.tolist()]
--> 254     cur.executemany(insert_query, data)
255 
256 
InterfaceError: Error binding parameter 0 - probably unsupported type.

没有传递主键（这可能是问题吗？）我把桌子弄乱了，看起来肯定是日期问题。尝试了在索引中传递日期的各种组合，也是字符串，没有任何作用。

知道我哪里出错了。无法在任何地方找到使用此方法的示例。

使用Pandas 0.13.1和sqlite 3 2.6.0。数据库是通过django 1.6模型创建的

Answer 1

更新：从pandas 0.15开始，to_sql支持将两个sqlite连接的日期时间值写为sqlalchemy引擎。因此，不再需要下面描述的解决方法 Pandas 0.15将于今年10月发布，该功能将在开发版本中合并。

上述错误的原因是df'date'列是datetime64列，sqlite3不支持此类型。所以你应该首先将它转换为字符串（这不是为sqlite自动完成可能是错误/缺失的功能），或者转换为datetime.date对象（由sqlite3识别，但它也将被转换为一个字符串，因为sqlite没有日期时间类型）。

您在代码示例中使用df['date'] = df.index.map(lambda x: x.strftime('%d-%m-%Y'))执行了此操作，但随后又使用df['date'] = df.index覆盖了该列，因此可能是您的代码示例中的错误。但是如果你先把它转换成字符串，那就可以了：

df = pd.DataFrame(index= pd.date_range('2014-01-01', periods=10))
df['date'] = df.index.map(lambda x: x.strftime('%d-%m-%Y'))
df['profit']= rand(10)
df['perf_period_id']=2

df.to_sql(name='fee_profit', index=False, con=db, if_exists='append')

从pandas 0.14开始，主要的sql函数被重构为使用sqlalchemy来处理不同的数据库风格。如果使用它，它将与datetime列一起正常工作（它会自动将其转换为字符串）：

df = pd.DataFrame(index= pd.date_range('2014-01-01', periods=10))
df['profit']= rand(10)
df['perf_period_id']=2

import sqlalchemy
db2 = sqlalchemy.create_engine('...')
df.to_sql(name='fee_profit', index=False, con=db2, if_exists='append')

将来仍然会支持使用普通的sqlite连接对象而不是sqlalchemy引擎（但仅适用于sqlite！）。

pandas to_sql方法给出了日期列的错误

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