Python 使用sqlalchemy从Pandas Dataframe到pyodbc（Azure SQL DB）：从字符串转换日期和/或时间时转换失败

我正试图通过在Azure Databricks上启动Python脚本，以增量方式将Salesforce数据加载到Azure SQL数据库

由于我无法在Azure Databricks中安装Devart ODBC，因此我尝试使用simple_salesforce从salesforce获取数据：

import pandas as pd
import pyodbc
from simple_salesforce import Salesforce, SalesforceLogin, SFType
from sqlalchemy.types import Integer, Text, String, DateTime
from sqlalchemy import create_engine
import urllib

sf = Salesforce(password = password, username=username, security_token=jeton)
rep_qr = "SELECT SOMETHING FROM Account WHERE CONDITION"
soql = prep_qr.format(','.join(field_names))
results = sf.query_all(soql)['records']

我得到以下结果（示例）：

然后我将输出转换为数据帧：

results = pd.DataFrame(sf.query_all(soql)['records'])
results.drop(columns=['attributes'], inplace=True) #to keep only the columns

我得到了这样的东西（只是一个例子）：

身份证件 名称 日期 XY1 Y 2020-11-24T09:16:17.000+0000

---

如果日期/时间值始终以字符串形式返回，格式为

2020-11-24T11:22:33.000+0000

，则可以使用pandas的

.apply（）

方法将字符串转换为SQL Server将接受的

2020-11-24 11:22:33.000

格式：

df=pd.DataFrame(
[
（1，“2020-11-24T11:22:33.000+0000”），
(二,无),，
（3，“2020-11-24T12:13:14.000+0000”），
],
列=[“id”，“dtm”]，
)
打印（df）
“”“控制台输出：
id dtm
01 2020-11-24T11:22:33.000+0000
1 2无
232020-11-24T12:13:14.000+0000
"""
df[“dtm”]=df[“dtm”]。应用（lambda x:x[：23]。如果x没有，则替换（“T”，“”）
打印（df）
“”“控制台输出：
id dtm
0   1  2020-11-24 11:22:33.000
1 2无
2   3  2020-11-24 12:13:14.000
"""
df.to_sql(
表格名称，
引擎，
索引=假，
如果_exists=“append”，
)
使用engine.begin（）作为conn：
pprint（conn.execute（sa.text（f“SELECT*FROM{table_name}”））.fetchall（）
“”“控制台输出：
[（1，datetime.datetime（2020,11,24,11,22,33）），
(二,无),，
（3，datetime.datetime（2020,11,24,12,13,14））]
"""

如果要附加到现有表（

If_exists=“append”

），则可以反映表元数据，并查看哪些列是datetime、datetime2等。。如果您正在创建新表，那么这些列将被创建为varchar/nvarchar，如果需要，这些字符串可以稍后转换为适当的datetime（等）值。您能告诉我们如何反映表的元数据吗？类似于

SELECT COLUMN\u NAME，数据\u类型来自信息\u SCHEMA.COLUMNS，其中表\u NAME='account'

感谢您的回复。这里的问题是，我正在尝试自动化这个过程。我从salesforce中摄取了大约100个表（每个表包含数十列）。我之所以要寻找一种方法（如果存在的话），它可以自动将数据类型从dataframe中的类型转换为PyODBC中所需的类型。当simple_salesforce返回datetime值时，[1]是否总是以字符串（

str

）形式返回，[2]总是以

+0000

结尾？

results = pd.DataFrame(sf.query_all(soql)['records'])
results.drop(columns=['attributes'], inplace=True) #to keep only the columns