Python 将datetime.date写入到“”时出错

我正在使用最新的pandas 14.1并使用to_sql方法写入MS sql Server 2008 v2服务器。使用SQLalchemy作为引擎。以下带有datetime对象的dataframe按预期工作

#test DataFrame
df1 = pd.DataFrame(index=range(10))
df1['A'] = 'Text'
df1['date_test'] = datetime.datetime(2014,1,1)

用于写入数据库的代码：

import sqlalchemy
engine = sqlalchemy.create_engine('mssql+pymssql://XXXXXXX')
df1.to_sql('test', engine, if_exists='replace')

出于业务原因，数据库中的数据必须是日期对象，而不是日期时间。如果我使用：

#test DataFrame
df2 = pd.DataFrame(index=range(10))
df2['A'] = 'Text'
df2['date_test'] = datetime.date(2014,1,1)  # date not datetime

to_sql方法会给出很长的错误消息：

OperationalError: (OperationalError) (206, 'Operand type clash: datetime is incompatible 
with textDB-Lib error message 206, severity 16:\nGeneral SQL Server error:
Check messages from the SQL Server.......

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我的第一个怀疑是，如果在方法中使用日期，这可能是Pandas 14.1中新创建的功能的一个bug。但不确定。

更新：从pandas 0.15开始，

到_sql

支持写入

datetime.date

和

datetime.time

（现在处于开发版本）列

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目前（0.14.1）尚未实现对

datetime.date

和

datetime.time

类型的支持（仅适用于

datetime64

类型，并且

datetime.datetime

将转换为该类型），但添加该类型应该很容易（存在一个问题：）

问题是，目前，

to_sql

在数据库中为

datetime.date

列创建了一个文本类型的列（与

object

dtype的所有列一样）。因此，您会收到上述错误消息。
现在一个可能的解决方案是自己创建数据库，然后将数据帧附加到数据库中