Python 将数据类型从dataframe保存到SQL Server表

我有一个数据帧（最初来自csv）

df=pd.read\u excel（r'r:\\uu测试服务器\dailystatus\DailyWork10.18.xlsx'）

我创建了一个dataframe来处理行中的一些空值。我还在SQL Server中创建了表，并定义了列类型（

datetime

、

int

和

varchar

）

我正在构建一个插入字符串，以将数据插入SQL Server中的一个新表中

insert\u query='insert到[DailyStatus].[dbo].[StatusReports]值中(
对于范围内的i（df.shape[0]）：
对于范围内的j（df.形状[1]）：
插入_query+=（df[df.columns.values[j][i]）+，'
insert_query=insert_query[：-1]+'），（'
insert_query=insert_query[：-3]+'）；'

我的输出是：

INSERT INTO [DailyStatuses].[dbo].[StatusReports] VALUES (3916, 2019-10-17 16:45:54...

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我经常遇到关于数据类型的错误，是否最好将所有内容都定义为str，以便更容易插入SQL Server（并将表中的每一列定义为str）并在以后提取时定义数据类型？

您最好使用参数，但根据您提出的问题，您必须分别处理每种数据类型

对于int值，您可以按原样使用它们

对于字符串值，必须在其周围加上单引号，即“值”，并且还需要用两个单引号替换任何嵌入的单引号

对于日期时间值，应使用不受区域设置影响的格式，并在其周围加引号，即“20191231 12:54:54”

另一种选择（如您所建议的）是将它们全部作为字符串引入，并在SQL Server中进行清理和数据类型更改。这通常是一个更可靠的方向。不过，不要忘了在值中将任何嵌入的单引号加倍