Question

我正在尝试使用Sqlalchemy将pandas数据帧加载到mysql表中。

我连接使用; engine = create_engine("mysql+pymysql://user:password@ip:port/db")

然后我就跑了;

df.to_sql(con=engine, name='Table', if_exists='append', index=False, chunksize=10000);

我一直收到错误

AttributeError: 'Timestamp' object has no attribute 'translate'

当我使用旧版本并通过pymysql而不是sqlalchemy

执行此操作时，此功能正常

我找不到任何在线帮助，任何想法。

感谢，

Answer 1

使用df.dtypes检查数据框的数据类型，并确保列是正确的数据类型。如果您希望列为时间戳，请确保其数据类型为datetime64[ns]。如果它是object（甚至是其他东西），您可以使用pandas.to_datetime()函数进行转换。

我刚刚遇到同样的问题。在我的情况下，有一个我试图编写的列包含时间戳，但它的数据类型是object。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。

Answer 2

我将 timestamp 对象转换为SomeRoot，然后将其传递给光标，这解决了属性错误。

有关转换时间戳的不同方法，请参见以下答案： Converting between datetime, Timestamp and datetime64

Answer 3

遇到此问题时，我正在使用参数化的插入查询。转换为pd.to_datetime并不能解决我的问题，但将pandas Timestamp对象转换为str效果很好。

Answer 4

当我尝试将非常大的数据帧（df）插入到MySQL中，该数据帧的列（df['date_']）的类型为'datetime64[ns]'时，我遇到了相同的问题。

最初使用datetime64[ns]将date_列转换为pd.to_datetime(df[date_])。我发现df['date_']的数据类型是object而不是datetime64[ns]。因此，我从表中取出了一小部分数据进行调试，发现dtype是datetime64[ns]，这是正确的，甚至数据也已插入数据库中。因此，肯定有一些行未能转换为datetime64[ns]，我认为这是导致错误的原因。

但是，将此列转换为字符串（如下所示）为我解决了这个问题。

df['date_'] = df['date_'].astype(str)

Answer 5

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都转换为字符串。

df = df.apply(lambda col: col.astype(str) if col.dtype == 'datetime64[ns]' else col)

Python到mysql'Timestamp'对象没有属性'translate'

5 个答案: