pyodbc를 사용하여 SQL Server에서 데이터를 쿼리 한 다음 pandas에서 작업을 수행합니다. 몇 가지 계산 된 숫자 열은 decimal.Decimal 및 float로 반환되는 것으로 나타났습니다. 이는 두 가지 유형의 결과에 대해 산술 피연산자를 수행 할 수 없으므로 문제가됩니다.숫자에 대한 Pyodbc 기본 유형
문제를 해결하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 10 진수를 강제 변환하는 pydobc 설정이 있습니까? 부동 소수점 숫자는? 나는 혼자 회심을해야합니까? 다른 것?
Here는 ODBC와 파이썬 데이터 유형 사이의 변환을 자세히 (파이썬 2.x 및 3.x 머리글 Results 아래) 변환 테이블입니다 SQL 서버에서 계산 된 열을 캐스팅.
CAST @ Aaron의 대답에서 언급 한 결과이거나 데이터베이스의 원본 데이터 형식을 변경하십시오.
자세한 정보 (특정 열 데이터 유형, 샘플 데이터, 데이터베이스 변경의 유연성)를 통해 어떤 옵션이 가장 적합한 지 결정할 수있었습니다.
쿼리를 작성한 경우 CAST을 사용하여 데이터 형식을 제어하는 것이 좋습니다. 난 항상 명시 적으로
SELECT CAST(ColumnA/ColumnB AS FLOAT) AS 'FieldA' FROM Table
나는 그렇게 생각했지만 SQL 쿼리는 이미 클라이언트 라이브러리를 수용 할 수있는 코드를 추가 할 필요가 없으므로 추악합니다. 실제로 클라이언트에서 쿼리 당 한 번 수행하는 솔루션이 있어야합니다. 아마도이 작업을 수행하는 execute()를 래핑해야 할 것입니다. – Roger
데이터베이스 스키마는 조금 혼란 스럽습니다. 십진수, 숫자 및 부동 소수점은 모두 해독 할 수있는 많은 운율없이 상호 교환 적으로 사용됩니다. 파이썬 측면에서 부동 소수점을 캐스팅했다. 저에게있어서 longterm 솔루션은 소수점과 숫자를 부 풀릴 수있는 옵션이있는 pyodbc와 비즈니스 사이에있는 중간 라이브러리를 수정하려고합니다 (그리고 다른 유형도 가능할 것입니다). – Roger