为什么我要获得此Python MS SQL Server错误？

Question

当尝试从熊猫数据帧写入MS SQL Server时，我一直在下面遇到相同的错误。我已经检查了所有数据是否与表上的数据类型匹配。

：

posting_date	source	readtype	pptagid	eTagid_plate	Equipid	代理	ement_plaza	00	:	22-	00	:	00	ID
toll_class	:	00	exit_plaza	miles	exit_date	2022-06-06-06-06-06	entry_date	toll_amount	数据	示例 06-04 21:50:25	5	0.00	31.95	111111111111111111111
2022-06-06 00:00:00	EZPass	Transponder	777777777	11111111111	5363	DelDOT	NaN	NaN	D95	2022-06-03 03:08:21	5	0.00	9.00	111111111111111111111
2022-06-06 00:00:00	EZPASS	应答器	777777771111111111	:	5363	NJTP	1	2022-06-03 03:27:38	2	2022-06-06-06-03 03	56 5	0.00	:	:
39	39	39	:	1111111111	5362	KTA	WICHITA：I-135 I-235 47th ST	15:21:21	入口	2022-06-06-04 15:47:57	5	0.00 5.05	5.05 1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111	拉蒂亚希亚
Southern	2022-06-04	Transponder	777777777	11111111111	5357	OTA	WR-BGCBN	2022-06-05 02:05:25	WR-STLINE	2022-06-05 02:38:17	5	0.00	9.20	111111111111111111111
2022-06-06 00:00:00	ELITE	Transponder	777777777	11111111111	5355	OTA	HEB-NWCLML	2022-06-03 07:10:36	HEB-NWCLML	2022-06-03 07:10:36	5	0.00	3.95	11111111111111111111

表结构：

[PostingDate]  datetime,
[Source]       varchar(50),
[ReadType]     varchar(50),
[PPTagID]      varchar(10),
[ETagID_Plate] varchar(12),
[EquipID]      varchar(4),
[Agency]       varchar(10),
[Entry_Plaza]  varchar(50),
[Entry_Date]   datetime,
[Exit_Plaza]   varchar(50),
[Exit_Date]    datetime,
[Toll_Class]   varchar(5),
[Miles]        numeric(18, 2),
[Toll_Amount]  numeric(18, 2),
[ID]           varchar(50) 

Python代码：

for row in df.itertuples():
    try:
        MsExe.execute("""
            INSERT INTO test_tolls_table_temp (PostingDate, Source, ReadType, PPTagID, ETagID_Plate, EquipID, Agency, Entry_Plaza, Entry_Date, Exit_Plaza, Exit_Date, Toll_Class, Miles, Toll_Amount, ID)
            VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
            """, row[1], row[2], row[3], row[4], row[5], row[6], row[7], row[8], row[9], row[10], row[11], row[12], row[13], row[14], row[15])

except Exception as exception:
    print(exception)
    break

错误：错误：

 （'42000'，'[42000] [Microsoft] [ODBC SQL Server驱动程序] [SQL Server]
传入的表格数据流（TDS）远程过程调用（RPC） 
协议流不正确。参数9（“”）：提供的值为 
不是数据类型浮点的有效实例。检查源数据的源数据 
无效的值。无效值的一个示例是数字类型的数据 
比例大于精度。 （8023）（sqlexecdirectw）'）
 

Answer 1

都不需要通过像行[1]，行[2] ...代码>行[15] ， nor a loop

但 直接使用 执行人 （DML操作的性能比execute），例如

import pyodbc
import pandas as pd

con = pyodbc.connect(
    "DRIVER=ODBC Driver xx for SQL Server;"
    "SERVER=<IP>,<some number>;"
    "DATABASE=DB123;"
    "Trusted_Connection=yes;"
)


data = pd.read_csv(pathToFile,delimiter= ';') # is just a sample delimiter representation, you should replace with yours 
df = data.values.tolist()

MsExe=con.cursor()
try:
    MsExe.fast_executemany = True
    MsExe.executemany("""
                         INSERT INTO test_tolls_table_temp (PostingDate, Source, ReadType, PPTagID, ETagID_Plate, EquipID, Agency, Entry_Plaza, Entry_Date, Exit_Plaza, Exit_Date, Toll_Class, Miles, Toll_Amount, ID)
                         VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
                      """,df)
except Exception as exception:
    print(exception)

MsExe.close()
con.commit()
con.close();