Python的“时间戳”不能转换为MySQL类型

Question

我在excel中有一些数据要插入到MySQL表中。我把excel读入了Dataframe。数据包括一个日期列，其中包含我转换为datetime以匹配MySQL表设置的日期列( date列的类型为datetime)。当我试图将数据插入到表中时，会得到以下错误：

mysql.connector.errors.ProgrammingError:失败的处理格式-参数；Python时间戳不能转换为MySQL类型

当我打印日期后，转换它，我得到它的‘YYYY DD:MM:SS’格式，这似乎是MySQL需要的格式？

2011-05-10 : 00:00:00

可能做了一些简单的错事，但不能让这件事起作用。有什么建议吗？

表的SQL：

CREATE TABLE `Weight` (
 `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `Date` datetime NOT NULL,
 `Weight` float NOT NULL,
 PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_unicode_c

我的Python脚本，扩展到合并了一些虚拟数据：

import pandas as pd
import mysql.connector
import numpy as np

#import csv in dataframe
#df = pd.read_excel('/excel.xlsx')
#dataframe for this question on stackoverflow
startDate = '2011-05-03'
dateList = pd.date_range(startDate, periods=1000).tolist()
df = pd.DataFrame({'Day': dateList,
                'Weight': np.random.normal(loc=68, scale=10, size=(1000,))
              })
df['Day'] = pd.to_datetime(df['Day'],errors='raise')

mydb = mysql.connector.connect(
    host="host",
    user="user",
    port="port",
    passwd="Password",
    database="database_name"
)

mycursor = mydb.cursor()
sql = "INSERT INTO Weight (Date, Weight) values (%s, %s)"

for index, row in df.iterrows() :
    val = (row['Day'], row['Weight'])
    mycursor.execute(sql, val)

为了清楚起见，它在execute(sql，val)部分上失败

Answer 1

使用@DeepSpace建议的df.to_sql解决了这个问题。

Answer 2

另一个更简单的方法是将日期格式替换为excel文件中的文本。使用查找/替换:查找: 2011替换：'2011

Answer 3

for index, row in df.iterrows() :
    ts = row['Day']
    ts = datetime(ts.year, ts.month, ts.day...) # ts.hour/min/sec if you have time info as well
    val = (ts, row['Weight'])
    mycursor.execute(sql, val)

您需要将熊猫时间戳转换为！