Python 将pd.DataFrame插入SQL Server时的日期时间混淆

pd.DataFrame具有日期列（具有日期时间数据类型），其样式如下：

%dd.%mm.%yyyyy#例如2020年8月3日

但是在插入到SQL Server之后

df.to_sql（con_参数）

RDB中的结果看起来像2020年3月8日，而不是2020年8月3日。 问题不是线性的，因为例如，2020年7月31日看起来像2020年7月31日。 数据库的本地名称为SQL拉丁语通用CP1 CI AS。 怎么了？ UPD到sql块供参考

correct_df = pd.read_csv(path)
correct_df = correct_df.astype({
                           'Req_Date': 'datetime64', 'Date': 'datetime64'})
                           
 correct_df.to_sql(con=conn, name='table', schema='schema', if_exists='append', index=False)

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所以，感谢Panagiotis Kanavos的消息。 如果您遇到这样的问题，您必须在DateFrime中设置csv日期字符串的格式。 比如说

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%d.%m.%Y') #format=f'{your_date_style}'

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它可以工作。它适合我。

日期没有样式或格式，它们是二进制值。仅当日期转换为字符串时，格式才适用，反之亦然。您的代码正在某处将日期转换为字符串-或者根本没有问题，并且您的客户端工具在您的区域设置中显示日期-德语？俄罗斯人？你在这里所说的都没有意义。日期和时间数据类型（在SQL Server中）没有任何格式；它们存储为二进制值。如果要将日期和时间值作为字符串插入（这不是明确的），然后在表示层中获取与SQL Server无关的其他值和/或格式。问题在于用于插入数据的格式不明确，以及表示层中的格式选择。在解析CSV的日期字段时，您可能应该使用特定格式。您确定吗？您是否100%确定您的用户区域设置与CSV文件中日期字符串的格式匹配？您是否尝试过使用显式格式创建日期时间？您尚未发布任何示例数据，因此最有可能的解释是格式不匹配。CSV文件中的日期是什么样子的？

因为我的数据框['Date']单元格是datetime64

如果解析时使用了错误的格式，这并不意味着什么