Pandas read_sql DataTypes

Question

모든 레코드에서 동일한 레코드가 동일한 지 확인하려면 두 데이터 소스를 비교해야합니다. 하나의 데이터 소스는 Excel 파일에서 가져 오며 다른 하나는 SQL 테이블에서 가져옵니다. 나는 과거에 사용했던 것처럼 DataFrame.equals()을 사용해 보았습니다.

그러나이 문제는 성가신 데이터 유형 문제로 인한 것입니다. 데이터가과 같다고하더라도 데이터 유형은 excel_df.loc[excel_df['ID'] = 1].equals(sql_df.loc[sql_df['ID'] = 1])으로 돌아오고 False이됩니다. pd.read_sql에서

COLUMN ID       int64 
ANOTHER Id      float64 
SOME Date    datetime64[ns] 
Another Date    datetime64[ns] 

같은 열 : 내가 SQL에 맞게 pd.read_excel()에서 converters 인수를 사용하여 시도 할 수

COLUMN ID      float64 
ANOTHER Id      float64 
SOME Date       object 
Another Date      object 

여기 pd.read_excel()에서 데이터 유형의 예입니다. 또는 또한 df['Column_Name] = df['Column_Name].astype(dtype_here)하고 있지만 나는 많은 열을 다루고있다. 모든 열에서 값을 확인하는 더 쉬운 방법이 있습니까? 팬더가 할 수있는 것을 의미한다 "개체"DTYPE 당신이 표시되는 경우 방법에 대한

excel_df = pd.read_excel(...) 
sql_df = pd.read_sql(...) 

# attempt to cast all columns of excel_df to the types of sql_df 
excel_df.astype(sql_df.dtypes.to_dict()).equals(sql_df) 

Answer 1

: pd.read_sql()을 확인

는 converters 같은 어떤 일이 없다하지만 내가 좋아하는 뭔가를 찾고 있어요 일부 행을 날짜로 해석하지 않고 대신 전체 열을 Object (기본적으로 문자열)로 캐스팅합니다.

문서를 보면 r dtypes, 변환기 및 parse_dates 인수 : https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_csv.html

dayfirst 인수를 검사하여 날짜를 올바르게 구문 분석 할 수도 있습니다.

Answer 2

df = pd.read_sql("Select * From Foo", con, dtypes = ({Column_name: str, 
                 Column_name2:int}))