如何使用sqlalchemy将带有datetime.timedelta类型数据对象的熊猫数据存储到postgresql /b中？

Question

我希望使用sqlalchemy将包含timedelta64类型列的熊猫数据存储在Postgresql数据库中。阅读文档(basics.html)，我希望python 'timedelta‘数据类型可以映射到postgresql 'interval’数据类型上，但我不知道如何做到这一点。我尝试了以下代码：

import sqlalchemy as sa
import pandas as pd
from datetime import timedelta

engine = sa.create_engine('postgresql+psycopg2://postgres:password@floris/floris')

my_df = pd.DataFrame(data=[ timedelta(days=1), timedelta(days=2), timedelta(days=3)], index=range(0,3), columns=['delay'])

my_df.to_sql('my_table', con=engine, dtype={'delay': sa.types.Interval})

我得到了以下错误：

psycopg2.ProgrammingError: column "delay" is of type interval but expression is of type bigint
LINE 1: INSERT INTO my_table (index, delay) VALUES (0, 8640000000000...
                                                       ^
HINT:  You will need to rewrite or cast the expression.

看起来sqlalchemy没有保留timedelta数据类型，而是将其转换为bigint。如何解决这个问题？

Answer 1

Timedelta被转换为整数值。请参阅https://github.com/pandas-dev/pandas/blob/master/pandas/io/sql.py#L880-L883

解决方法是在将时间增量保存到db之前，以字符串格式转换时间增量。

def a_func(val):
    return str(val)

my_df['delay'] = my_df['delay'].apply(a_func)

或

my_df['delay'] = my_df['delay'].astype(str)