Python 从cx\U Oracle默认数据类型设置正确的pandas.DataFrame数据类型

我有一些带有下一个字段数据类型的oracle表：

ID|              NOT NULL NUMBER              
VERSION|         NOT NULL NUMBER              
STAT_ACTUAL|     NOT NULL NUMBER              
REGION|          NOT NULL VARCHAR2(5 CHAR)    
PARENTID|                 NUMBER              
CITY|                 VARCHAR2(5 CHAR)    
...

如果我试图将它们从cx_Oracle添加到pandas.DataFrame，就像这样：

import pandas as pd
from sqlalchemy import *

conn = cx_Oracle.connect('datbs/datbs@host/serv')
cursorr = conn.cursor()
SQL  = "select * from table where region = 1"

df= pd.read_sql_query(SQL, con=conn)

数据类型如下所示：

ID                          int64
VERSION                     int64
STAT_ACTUAL                 int64
REGION                     object
PARENTID                    int64
CITY                       object
...

因此，我所有的oracle varchar2（在cx_oracle中看起来是（

'REGION'，

）都是pandas.df中的对象

我试图通过以下方式转换它们：

def OutConverter(value):
    if value is None:
        return ''
    return value

def VarToStr(cursor, name, defaultType, size, precision, scale):
    if defaultType in (cx_Oracle.STRING, cx_Oracle.OBJECT):
        return cursor.var(str, size, cursorr.arraysize, outconverter=OutConverter)

conn.outputtypehandler = VarToStr

但结果还没有得到…df.dtypes再次显示对象类型

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如何将oracle和cx_oracle数据类型映射到pandas df？

我使用了不正确列的手动转换，如：

newdf = df.astype({"REGION": "Int64", ..., "CITY": "Int32", ...})

输出：

REGION                      int64
CITY                        Int32