Pandas pd.read_sql_query未正确返回日期时间/时间戳(缺少秒数)

Question

通过pandas运行以下查询：

conn = sqlanydb.connect( userid='xx', password='xx', eng='xx', commlinks='tcpip{host=xx port=xx}' )
query = '''select top 20 log_ts  from my_table'''
sql_output = pd.read_sql_query(query, conn, parse_dates=['log_ts'])

Log_ts中的结果：2020-08-28 18:08:00

但是，正确的格式(在检查数据库UI时)是2020-08-28 18:08:57.752000

我也尝试过pd.read_sql_query(query, conn, parse_dates={'log_ts': {'format': '%Y-%m-%d %H:%M:%S'])，但不能正常工作。

任何提示都将不胜感激。

Answer 1

您需要MySQL v5.6.4+才能获得分数秒支持。

此外，您不需要使用默认的sqlalchemy datetime类型，您需要用定义的毫秒覆盖MySQL特定的DATETIME类型的参数。

dtype={'date_time': DATETIME(fsp=6) } 

Answer 2

有趣的是，当我将它转换为TIME时，它只给出了秒数(虽然没有日期)。但是当我将它转换为DATETIME时，它忽略了秒数。

因此，我可以让原始列(没有second)和另一个列强制转换为TIME，然后在python中合并它们(后处理)。不过，这不是一个有效的解决方案。

Answer 3

可能是您的格式缺少毫秒数。下面的内容如何？

import datetime
datetime.datetime.strptime('2020-08-28 18:08:57.752000', '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f' )