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我正在尝试将带有毫秒时间戳的 DataFrame
放入 MySQL
数据库中。但是,这样做时,毫秒部分似乎被丢弃了。我创建了一个工作示例来展示正在发生的事情:
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine # database connection
#Generate date_time with millisecond resolution and price column
df=pd.DataFrame({'date_time' : pd.date_range('1/1/2000 09:00:00', freq="5ms",periods=100),'price' : np.random.random_sample(100)})
#Connect with an empty MySQL database (which I simply created using CREATE DATABASE trading_db;)
disk_engine = create_engine("mysql+mysqldb://root:"+'MYPASSWORD'+"@localhost/trading_db")
#Dataframe to SQL in a Table called trading_data
df.to_sql('trading_data', disk_engine, if_exists='replace',index=False)
#When I read this back from MySQL, the milliseconds seem to dissapear
df_sql = pd.read_sql_query('SELECT *'
'FROM trading_data '
'LIMIT 20', disk_engine)
比较在 pandas
中创建的 DataFrame
与从 MySQL
加载的日期时间:
df.head()
date_time price
0 2000-01-01 09:00:00 0.371986
1 2000-01-01 09:00:00.005000 0.625551
2 2000-01-01 09:00:00.010000 0.631182
3 2000-01-01 09:00:00.015000 0.625316
4 2000-01-01 09:00:00.020000 0.522437
df_sql.head()
date_time price
0 2000-01-01 09:00:00 0.371986
1 2000-01-01 09:00:00 0.625551
2 2000-01-01 09:00:00 0.631182
3 2000-01-01 09:00:00 0.625316
4 2000-01-01 09:00:00 0.522437
正如您可以清楚地看到毫秒数下降了。有什么办法可以更改代码以保留毫秒部分吗?
编辑:我使用的是 MySQL Workbench 6.2 和 pandas 0.14.1
最佳答案
如评论中所述,您需要 MySQL v5.6.4+ 才能支持小数秒 (docs)。
但是,作为 docs解释一下,您需要将其明确指定为 DATETIME(fsp)
,其中 fsp
是小数秒精度,以便在日期时间列中启用它。
to_sql
中的默认设置是只使用 DateTime
(默认的 sqlalchemy 日期时间类型)。但是,您可以使用 dtype
参数覆盖此默认值并使用 MySQL specific DATETIME
指定精度的类型:
In [11]: from sqlalchemy.dialects.mysql import DATETIME
In [12]: df.to_sql('trading_data', engine, dtype={'date_time': DATETIME(fsp=6)}, if_exists='replace', index=False)
In [13]: df_sql = pd.read_sql_query('SELECT * FROM trading_data', engine)
In [14]: df_sql.head()
Out[14]:
date_time price
0 2000-01-01 09:00:00 0.152087
1 2000-01-01 09:00:00.005000 0.927375
2 2000-01-01 09:00:00.010000 0.540021
3 2000-01-01 09:00:00.015000 0.499529
4 2000-01-01 09:00:00.020000 0.797420
注意:您需要 pandas 0.15.2+ 才能使用此 dtype
参数。
关于python - Pandas:将数据写入 MySQL 时减少了毫秒数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/30327993/
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我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
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我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
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我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
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我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!