我創建了一個 Python 腳本，它從政府網站提取資料，格式化資料，然后將資料轉儲到 Access 表中。
我使用 Sqlalchemy 和 pyodbc 來匯入資料；但是，如果我的資料有一個整數列，我會得到可怕的“pyodbc.Error: ('HYC00', '[HYC00] [Microsoft][ODBC Access Database Driver]Optional feature not implementation (0) (SQLBindParameter)' ）“ 錯誤資訊。
有沒有人知道解決此錯誤的任何方法，即使列已格式化為整數，也可以匯入已格式化的資料？我理解解決這個問題的方法是將列格式化為浮動，但我不想要浮動。還有其他選擇嗎？
這是我的測驗代碼：
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import numpy as np
import re as re
import pyodbc
from sqlalchemy import create_engine
# Download zipfile from BOEM website, extract and save file to temp folder
from io import BytesIO
from urllib.request import urlopen
from zipfile import ZipFile
zipurl = 'https://www.data.boem.gov/Well/Files/5010.zip'
with urlopen(zipurl) as zipresp:
with ZipFile(BytesIO(zipresp.read())) as zfile:
zfile.extractall('/temp/leasedata')
# Import fixed field file to Pandas for formatting
# Define column spacing of fixed field file
colspecs = [(0, 12), (13, 17), (18, 26), (27, 31), (31, 37), (39, 47), (47, 53), (57, 62), (62, 67),
(67, 73), (84, 86), (86, 92), (104, 106), (106, 112), (112, 120), (120, 128), (131, 134), (134, 139),
(140, 155), (156, 171), (172, 187), (188, 203), (203, 213)]
df = pd.read_fwf('/temp/leasedata/5010.DAT', colspecs=colspecs, header=None)
# Add column headers
df.columns = ['API', 'WellName', 'Suffix', 'OprNo', 'BHFldName', 'SpudDate', 'BtmOCSLse', 'RKBElev', 'TotalMD',
'TVD', 'SurfArea', 'SurfBlock', 'BHArea', 'BHBlock', 'TDDate', 'StatusDate', 'StatusCode', 'WaterDepth',
'SurfLon', 'SurfLat', 'BHLon', 'BHLat', 'SurfOCSLse']
# Load dataframe into new temp table in database
# Connect to OOSA Access database. Make sure to create a User DSN directly to OOSA database before running script
conn = create_engine("access pyodbc://@OOSA")
print(df)
df.to_sql('borehole_temp_table', conn, if_exists='replace')
感謝您的任何幫助！
uj5u.com熱心網友回復：
我理解解決這個問題的方法是將列格式化為浮動，但我不想要浮動。還有其他選擇嗎？
從sqlalchemy-access wiki：
解決方法包括將列保存為 ShortText ...
import sqlalchemy_access as sa_a
# …
df = pd.DataFrame(
[
(12345678901,),
(-12345678901,),
],
columns=["column1"],
)
df["column1"] = df["column1"].astype(str)
dtype_dict = {'column1': sa_a.ShortText(20)}
df.to_sql("my_table", engine, index=False, if_exists="replace", dtype=dtype_dict)
... 或作為十進制
df = pd.DataFrame(
[
(12345678901,),
(-12345678901,),
],
columns=["column1"],
)
df["column1"] = df["column1"].astype(str) # still need to convert the column to string!
dtype_dict = {'column1': sa_a.Decimal(19, 0)}
df.to_sql("my_table", engine, index=False, if_exists="replace", dtype=dtype_dict)
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