Python SQL将所有位类型转换为循环中的布尔值

使用MS SQL，对于给定的表，我希望在某种循环中将bit类型的所有列转换为boolean类型。找不到如何有效地实现这一点，比如1000列

这个问题的背景

出于某种原因，在将Python与SQLAlchemy结合使用时，pandas.to_sql（）将所有布尔类型写入位类型。当我在Python脚本中寻找修复程序时，可能需要直接使用MS SQL来修复

Python脚本：

engine = sqlalchemy.create_engine('connectionString')
pandasDF = pandas.read_csv("path/to/somehwere/data.csv", sep = ';')
pandasDF.to_sql("tableName", engine, if_exists = 'append', index = False)

当然，我可以在Python中解决这个问题，循环遍历Pandas数据框中的列名，并在数据库上运行大约1000个查询，从Python脚本中调用它们。但肯定在SQL Server中也有修复程序，其他人也可以从中受益

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非常感谢您的帮助

sql server中没有布尔数据类型。那么，你到底为什么会有一个包含1000位列的表呢？@SeanLange谢谢你的评论。您评论的第一部分：我如何在MSSQL中得到0和1，而不是真/假。第二部分：问卷调查中所问问题具有很大的随机性，很多选择题答案可以轻松生成多达1000列，全部为布尔值。位数据类型中存储的值可以是0、1、NULL。我想说的是，如果你把每个问题的答案都存储在一个列中，那就有点不对劲了。您如何处理问卷的更改？什么样的问卷有1000个问题？谢谢，将继续使用0/1/NULL，不知道bit和boolean是一样的！和其他的讨论。想象一个10x10可能性的矩阵，你可以选中/取消选中这100个单元格中的任何一个（没有最大值），然后可能最容易将它们存储在每个响应者的100列中。你（显然很强烈）对此有何看法？位和布尔值实际上并不相同，但位数据类型在存储布尔值数据方面做得很好。至于你的矩阵例子100是一个数量级远离1000。我可能会将矩阵的每一行存储在表中的一个单独的行中，然后对每种可能性进行响应。我在过去建立了一个类似的数据库，它的工作方式非常好。如果调查问卷沿途发生变化，则无需更改数据库，只是有不同的问题和回答。：）