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mrgervant
Asked:2024-07-31 13:38:55 +0800 CST2024-07-31 13:38:55 +0800 CST

将源数据库中的列数据类型保存到 pandas dataframe

  • 772

我使用 pandas 数据框作为临时数据存储实时将数据从一个数据库 (postgresql) 传输到另一个数据库 (greenplum)。通过 df.to_sql() 向目标数据库插入数据时遇到类型不匹配错误：

psycopg2.errors.DatatypeMismatch 列“created_at”的类型为 bigint，但表达式的类型为文本

我使用 dtypes 推导了数据帧数据类型，结果发现除了一列之外的所有列都变得简单object。

在这次讨论的帮助下，我们能够编写工作代码，并明确指示 dtype 中 to_sql 的键：

dtypes = {
    "product_id": sqlalchemy.types.BIGINT(),
    "id": sqlalchemy.types.VARCHAR(length=256),
    "created_at": sqlalchemy.types.BIGINT()
    # и другие колонки
}

df.to_sql(
    table,
    db_engine,
    if_exists='replace',
    index=False,
    schema=TMP_SCHEMA,
    method='multi',
    chunksize=CHUNKSIZE,
    dtype=dtypes
)

但是，此方法不适合进一步处理多个表 - 我想自动替换源列的数据类型。

上面的答案提供了映射csv 第一行的示例。在我的数据库中，可能存在NULL，这将阻止我们确定数据类型。有没有办法解决保留原始数据类型的问题，而不必为每个表手动指定它们？

python

1 个回答

  1. Best Answer

    根据@strawdog的提示，PostgreSQL 中列类型的数据可以从系统表中获取information_schema.columns。为此，有data_type和udt_name列- 我发现 udt_name 中的数据很方便：

    sql_text = f'''
            select column_name, udt_name
            from information_schema.columns
            where table_name = '{table}';
            '''
with src_engine.connect() as conn:
    df = pd.read_sql(sqlalchemy.text(sql_text), conn)
column_types = dict(zip(df.column_name, df.udt_name))

    结果，我们得到一个字典column_types，其中键是列的名称，值是它们的类型。我们使用生成的字典将字符串替换为来自 SQLAlchemy 的类的数据类型名称：

    def mapping_types(column_types_dict):
    dtypedict = {}
    for key, value in column_types_dict.items():
        if 'int' in value:
            dtypedict[key] = sqlalchemy.types.BIGINT()
        if 'varchar' in value:
            dtypedict[key] = sqlalchemy.types.VARCHAR(length=256)
        # и другие требуемые типы данных
    return dtypedict

    我们可以将新字典作为参数传递给dtypedf.to_sql() 函数，我们用它来将数据发送到另一个数据库 - pandas 将指示传递的数据类型。

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