在使用 Pandas 的 to_sql() 将数据导出到关系型数据库时，可能会遇到 "无效数据类型" 的错误。这通常是由于 Pandas 数据类型与目标数据库数据类型不兼容所致。
确定数据类型不兼容
要找出不兼容的数据类型，可以使用 Pandas 的 dtypes 属性来检查 DataFrame 中每列的数据类型。常见的兼容性问题包括：
字符串列与目标数据库中整数列不兼容
浮点数列与目标数据库中日期/时间列不兼容
整数列与目标数据库中布尔值列不兼容
处理数据类型不兼容
有几种 可以处理 Pandas 中的数据类型不兼容：
**转换 Pandas 数据类型：**使用 Pandas 的 astype() 将 Pandas 数据类型转换为与目标数据库兼容的类型。
**指定目标数据库数据类型：**在 to_sql() 中使用 dtype 参数来指定目标数据库中每列的数据类型，从而强制转换。
**使用 Pandas 类型转换函数：**使用 Pandas 提供的类型转换函数（例如 to_datetime()、to_numeric()）来转换数据类型。
示例代码
以下示例演示了如何处理 Pandas 中的数据类型不兼容：
python
import pandas as pd
创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
"name": ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
"age": [20, 25, 30],
"dob": ['1990-01-01', '1995-02-02', '2000-03-03']
})
检查数据类型
print(df.dtypes)
转换 Pandas 数据类型
df["age"] = df["age"].astype("int")
df["dob"] = df["dob"].astype("datetime64[ns]")
使用 to_sql() 导出到数据库
df.to_sql("my_table", "my_database", if_exists="replace", dtype={"name": "VARCHAR(255)"})
通过确定数据类型不兼容并使用适当的技术进行转换，可以解决 Pandas to_sql() 中的 "无效数据类型" 错误。通过采用这些最佳实践，可以确保数据顺利导出到关系型数据库中。
