pandas to_sql 所有列均为 nvarchar

我有一个动态创建的 pandas 数据框，其列名称各不相同。我试图将它们推送到 sql，但不希望它们作为默认数据类型“文本”转到 mssqlserver（任何人都可以解释为什么这是默认值吗？使用更常见的数据类型是否有意义？ ）

有谁知道如何为所有列指定数据类型？

column_errors.to_sql('load_errors',push_conn, if_exists = 'append', index = False, dtype = #Data type for all columns#)

dtype 参数采用一个字典，因为我不知道这些列是什么，所以很难将它们全部设置为“sqlalchemy.types.NVARCHAR”

这就是我想做的：

column_errors.to_sql('load_errors',push_conn, if_exists = 'append', index = False, dtype = 'sqlalchemy.types.NVARCHAR')

任何有关如何最好地指定所有列类型的帮助/理解将不胜感激！

To use dtype http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.to_sql.html，传递一个键控到每个数据框列的字典以及相应的sqlalchemy 类型 https://docs.sqlalchemy.org/en/13/core/types.html。将键更改为实际数据框列名称：

import sqlalchemy
import pandas as pd
...

column_errors.to_sql('load_errors',push_conn, 
                      if_exists = 'append', 
                      index = False, 
                      dtype={'datefld': sqlalchemy.DateTime(), 
                             'intfld':  sqlalchemy.types.INTEGER(),
                             'strfld': sqlalchemy.types.NVARCHAR(length=255)
                             'floatfld': sqlalchemy.types.Float(precision=3, asdecimal=True)
                             'booleanfld': sqlalchemy.types.Boolean})

您甚至可以动态创建这个dtype假设您事先不知道列名称或类型的字典：

def sqlcol(dfparam):    
    
    dtypedict = {}
    for i,j in zip(dfparam.columns, dfparam.dtypes):
        if "object" in str(j):
            dtypedict.update({i: sqlalchemy.types.NVARCHAR(length=255)})
                                 
        if "datetime" in str(j):
            dtypedict.update({i: sqlalchemy.types.DateTime()})

        if "float" in str(j):
            dtypedict.update({i: sqlalchemy.types.Float(precision=3, asdecimal=True)})

        if "int" in str(j):
            dtypedict.update({i: sqlalchemy.types.INT()})

    return dtypedict

outputdict = sqlcol(df)    
column_errors.to_sql('load_errors', 
                     push_conn, 
                     if_exists = 'append', 
                     index = False, 
                     dtype = outputdict)