Question

我能够使用以下代码在python中使用熊猫将CSV数据成功写入SQLite：

df = pandas.read_csv(path + '/issues.csv')
df.to_sql('issues', connection, if_exists='replace', index=False)

但是，我想将一列定义为整数，并在尝试使用此代码时根据文档定义：

df = pandas.read_csv(path + '/issues.csv')
df.to_sql('issues', connection, if_exists='replace', index=False, dtype={"severity_int": sqlalchemy.types.Integer()})

我收到一个错误：

File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/pandas/io/sql.py", line 1722, in to_sql
    raise ValueError(f"{col} ({my_type}) not a string")
ValueError: severity_int (INTEGER) not a string

我认为我做对了，但不知道错误在哪里。

Answer 1

我认为您需要将所有列都转换为字符串。试试这个：

enter code here

Answer 2

我不知道错误在哪里

没问题。我在源文件中查找了引发错误的位置，并且仅当传递的dtype不是字符串时才会出现此问题，如错误消息所述。

if dtype is not None:
  for col, my_type in dtype.items():
    if not isinstance(my_type, str): #Right here!
      raise ValueError(
        "{column} ({type!s}) not a string".format(
          column=col, type=my_type
        )
      )

我还查看了文档，看到它们导入了类型，而不是像您那样编写。首先尝试一下方式：

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.to_sql.html

from sqlalchemy.types import Integer

df.to_sql('integers', con=engine, index=False, dtype={"A": Integer()})
                                                          #^ Right here

熊猫to_sql中的dtype引发ValueError

2 个答案: