Question

我创建了一个SQL表，它有一个＆＃34; ID＆＃34; varchar（10）

类型的列

现在，当我解析并将CSV文件加载到此表中时，ID列值（1,2,3,4,5，.....）将存储为（1.0,2.0，.3.0），。4.0，.5.0，......）。

在SQL中将列类型设置为Varchar时，我无法推断为什么所有ID都会转换为十进制，如何避免这种情况？

表格的创建声明：

CREATE TABLE INFO (
    AsOfDate DATE NOT NULL,
    Employee_ID VARCHAR(10) DEFAULT NULL,
    Emlpoyee_Name VARCHAR(200) DEFAULT NULL,
    Emlpoyee_Designation VARCHAR(200) DEFAULT NULL,
    KEY IDX1_INFO(Employee_ID)
    ) ENGINE = MyISAM DEFAULT CHARSET = latin1;

CSV文件如下所示：

20180215, 1, John, Data Analyst  
20180215, 2, Alex, Full Stack Developer  
20180215, 3, Paul, Senior Manager 
.  
.  
.

要解析文件，我使用简单的Pandas逻辑：

df = pd.read_csv("/path/to/csv/file/")

P.S。：我不能将列类型声明为Int，因为有一些ID，如A1，B7等。

Answer 1

这可能会有所帮助：

  temp=u"""a,b,c,d
    2,2,2,2.0"""
    #after testing replace io.StringIO(temp) to filename
    df = pd.read_csv(io.StringIO(temp), 
                     dtype={'a': int, 'b': float}, 
                     converters={'c': D.Decimal, 'd': D.Decimal})
print (df)
   a    b  c    d
0  2  2.0  2  2.0

for i, v in df.iterrows():
    print(type(v.a), type(v.b), type(v.c), type(v.d))

Answer 2

在JNevill，xQbert和SChowdhury的帮助之后，我发现在将数据加载到数据库之前，只需在我的Python代码中添加一行：

df['Employee_ID'] = df['Employee_ID'].astype('object')

varchar值将存储为小数

2 个答案: