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如何使用executemany将NaT类型插入到MySQL datetime列

在MySQL中,NaT(Not a Time)是pandas库中的一个特殊值,表示缺失的日期或时间。要将NaT类型插入到MySQL的datetime列中,可以使用executemany方法来批量插入数据。

首先,确保已经连接到MySQL数据库,并导入必要的库和模块:

代码语言:txt
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import mysql.connector
from mysql.connector import Error
import pandas as pd

接下来,创建一个包含NaT值的pandas DataFrame:

代码语言:txt
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data = {'date_column': [pd.NaT, pd.NaT, pd.NaT]}
df = pd.DataFrame(data)

然后,将DataFrame转换为一个包含元组的列表,其中每个元组表示要插入的一行数据:

代码语言:txt
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values = df.to_records(index=False).tolist()

接下来,编写一个函数来执行插入操作:

代码语言:txt
复制
def insert_data(data):
    try:
        connection = mysql.connector.connect(host='your_host',
                                             database='your_database',
                                             user='your_username',
                                             password='your_password')
        if connection.is_connected():
            cursor = connection.cursor()
            query = "INSERT INTO your_table (date_column) VALUES (%s)"
            cursor.executemany(query, data)
            connection.commit()
            print(cursor.rowcount, "Rows inserted successfully")
    except Error as e:
        print("Error while connecting to MySQL", e)
    finally:
        if connection.is_connected():
            cursor.close()
            connection.close()
            print("MySQL connection is closed")

在上述代码中,将your_hostyour_databaseyour_usernameyour_password替换为实际的MySQL连接信息,将your_table替换为要插入数据的表名。

最后,调用该函数并传递包含要插入的数据的列表:

代码语言:txt
复制
insert_data(values)

这样,NaT类型的数据将被插入到MySQL的datetime列中。

请注意,以上代码仅为示例,实际使用时需要根据具体情况进行适当修改和调整。

参考链接:

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