如何处理方法中时间戳的outofbounds错误pandas.read\u sql读取()'

Question

环境：

• 熊猫0.20.3
• python 2.7.13版

目标和问题：

我正在使用方法pandas.read\u sql读取（）从SQL中检索也包含无效时间戳（9999-12-30 23:00:00）值的表。 但是，代码行抛出错误“超出界限纳秒时间戳：9999-12-30 23:00:00”。你知道吗

在这种情况下，如何解析时间戳？你知道吗

背景：

我已经检查了pandas documentation中的解决方案。但是，它似乎没有相关的支持来配置时间戳解析器。你知道吗

代码段：

import pyodbc as pyo
import pandas as pd
db_conn = pyo.connect('DSN=MySQL Connection 3;',autocommit=True)
tbl_df = pd.read_sql('select * from orders',db_conn)

我希望要么解析由无效时间戳组成的单元格，要么在默认情况下避免解析时间戳。你知道吗

Answer 1

在0.20.3中pandas.read_sql()具有parse_dates : list or dict, default: None

所以熊猫正在解析数据库中找到的日期，这是出乎意料的。你知道吗

去除select * from orders到select col1, ..., datecol from orders并消除datecol。会发生什么？你知道吗

将datecol更改为UNIX_TIMESTAMP(STR_TO_DATE(datecol, '%M %d %Y %h:%i'))，以便可以将数据作为非日期时间格式拉入。从那里，你可以转化成熊猫。你知道吗