Question

我注意到，当我使用pandas提供的df.to_sql方法时，它将自动检测列类型，然后在编写新表时使用合理的类型。例如，我可能有

这样的df

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|    column 1         |     column 2     |    column 3      |
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|          "a"        |         34       |        1.5       |
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当我使用df.to_sql()时，在Postgres中将显示以下内容：

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|    column 1 (text)  |  column 2(int)   |  column 3(float) |
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|          a          |         34       |        1.5       |
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当我编写其他查询时，Pandas，SQLAlchemy，psycopg2（或其他地方）是否内置可以为我执行此操作的东西？为了提供一些上下文，我正在从API中读取数据，并将其与表中已存在的数据进行比较，然后在缺少新列的情况下向该表中添加新列。所以我的查询看起来像：

query = 'ALTER TABLE my_table ADD COLUMN my_column %s'
connection.execute(query,  auto_convert_type(python_type))

其中auto_convert_type是我要寻找的功能我意识到自己可以做到，但是我想知道是否已经有什么可以支持这一点？

使用pandas将python类型转换为postgresql类型以编写新列吗？

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