Question

我在python中运行以下代码以将其附加到DolphinDB数据库内存表中：

import dolphindb as ddb
import pandas as pd
import numpy as np
s = ddb.session()
s.connect("localhost", 8848, "admin", "123456")
script = """t = table(1:0,`id`date`ticker`price, [INT,DATE,STRING,DOUBLE])
share t as tglobal"""
s.run(script)

tb=pd.DataFrame({'id': [1, 2, 2, 3],
                 'date': np.array(['2019-10-30', '2019-10-30', '2019-10-30', '2019-10-30'], dtype='datetime64[D]'),
                 'ticker': ['AAPL', 'AMZN', 'FB', 'GOOG'],
                 'price': [243.26, 1779.99, 188.25, 1261.29]})
s.run("append!{tglobal}",tb)

但是，我遇到了一个错误：

pandas._libs.tslibs.np_datetime.OutOfBoundsDatetime: Out of bounds nanosecond timestamp: -1817286-04-17 00:00:00

有人知道我做错了吗？

Answer 1

由于Python熊猫中与时间相关的所有数据类型均为datetime64，因此在将DataFrame上传到DolphinDB之后，所有时间类型列均属于nanotimestamp类型，因此在将DataFrame与time列追加时，我们需要检查DolphinDB上的时间服务器列数据类型转换：首先将DataFrame上传到服务器，通过select语句选择表中的每一列，然后执行时间类型转换（此示例将nanotimestamp类型转换为日期类型），然后将其附加到内存中表格中，如下：

tb=pd.DataFrame({'id': [1, 2, 2, 3],
                 'date': np.array(['2019-10-30', '2019-10-30', '2019-10-30', '2019-10-30'], dtype='datetime64[D]'),
                 'ticker': ['AAPL', 'AMZN', 'FB', 'GOOG'],
                 'price': [243.26, 1779.99, 188.25, 1261.29]})
s.upload({'tb':tb})
s.run("tableInsert(tglobal,(select id, date(date) as date, ticker, price from tb))")

如何使用Python API附加到DolphinDB数据库内存表中？

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