df.loc[0, 'ddate'] = '2023-08-29'
df.loc[0, 'drdate'] = '2023-08-29'
df.loc[0, 'ccode'] = ccode
df.loc[0, 'cverifier'] = 'NULL'
df.loc[0, 'dverifydate'] = 'NULL'
df.loc[0, 'dcreatesystime'] = '2023-08-29'
df.to_sql('SA_CusPriceJustMain', ENGINE, chunksize=1000, index=False, if_exists='append')
想将数据插入到Sql Server中，错误提示是日期转换出错：
(pymssql._pymssql.OperationalError) (241, b'Conversion failed when converting date and/or time from character string.DB-Lib error message 20018, severity 16:\nGeneral SQL Server error: Check messages from the SQL Server\n')
[SQL: INSERT INTO [SA_CusPriceJustMain] (id, ddate, drdate, ccode, cmaker, cpersoncode, cmainmemo, ]) VALUES (%(id)s, %(ddate)s, %(drdate)s, %(ccode)s, ......
[parameters: {'id': 1000100000, 'ddate': datetime.datetime(2023, 8, 29, 0, 0), 'drdate': datetime.datetime(2023, 8, 29, 0, 0), 'ccode': 'SA23080007', ......
引用chatgpt内容作答：
你遇到的错误提示表明在将字符类型的日期和/或时间转换为SQL Server中的日期和/或时间时出现了问题。根据你提供的代码，你正在尝试使用df.to_sql函数将数据插入到SQL Server表中，似乎你的DataFrame中的日期格式可能与SQL Server期望的日期格式不兼容。
以下是解决此问题的几个步骤：
1、检查日期格式兼容性：SQL Server通常使用'YYYY-MM-DD'格式来表示日期。确保你的DataFrame中的日期格式与此格式匹配。此外，SQL Server可能需要特定的日期时间格式，如'YYYY-MM-DD HH:MI:SS'。
2、转换为datetime：在将数据插入DataFrame之前，应将日期字符串转换为实际的datetime对象。这确保了你向数据库中插入的日期值具有正确的格式。
在你的代码中，你可以通过以下方式进行日期字符串到datetime对象的转换：
from datetime import datetime
# 将日期字符串转换为datetime对象
df.loc[0, 'ddate'] = datetime.strptime('2023-08-29', '%Y-%m-%d')
df.loc[0, 'drdate'] = datetime.strptime('2023-08-29', '%Y-%m-%d')
df.loc[0, 'dcreatesystime'] = datetime.strptime('2023-08-29', '%Y-%m-%d')
通过这样的转换，你可以确保将正确格式的日期值插入到数据库中，从而避免日期转换错误。然后，使用df.to_sql将数据插入到SQL Server表中。
另外，你还需要将其他的'NULL'字符串值转换为合适的NULL表示，以便正确地插入到数据库中。如果数据库表的结构要求某些列为NULL，你可以将对应的值设置为None。
df.loc[0, 'ddate'] = '2023-08-29'
df.loc[0, 'drdate'] = '2023-08-29'
df.loc[0, 'ccode'] = ccode
df.loc[0, 'cverifier'] = 'NULL'
df.loc[0, 'dverifydate'] = 'NULL'
df.loc[0, 'dcreatesystime'] = '2023-08-29'
# 将日期对象转换为字符串格式
ddate_str = df.loc[0, 'ddate'].strftime('%Y-%m-%d')
drdate_str = df.loc[0, 'drdate'].strftime('%Y-%m-%d')
# 更新DataFrame中的日期值为字符串格式
df.loc[0, 'ddate'] = ddate_str
df.loc[0, 'drdate'] = drdate_str
df.to_sql('SA_CusPriceJustMain', ENGINE, chunksize=1000, index=False, if_exists='append')
Sql Server的日期预期是 YYYY:MM:DD HH:mm:ss,你要再转一下
date的格式改一下
引用 皆我百晓生 小程序回复内容作答：
很抱歉，由于我无法访问数据库，我无法提供特定于你的代码和环境的解决方案。但是，根据错误提示，可能是由于日期字符串与数据库中的日期格式不匹配导致的转换错误。
你可以尝试以下几点来解决问题：
确保你的日期字符串的格式与数据库中的日期格式匹配。可能需要将日期字符串转换为特定的日期格式，如yyyy-mm-dd。
建议使用参数化查询，而不是将日期字符串直接嵌入到SQL查询中。这样可以避免转换错误，并提高安全性。你可以使用SQL查询参数来传递日期对象，而不是字符串。
检查数据库表中日期字段的数据类型，确保与你尝试插入的日期数据类型一致。
如果问题仍然存在，建议查看更多关于日期转换和数据库插入的文档或搜索相关错误信息，以找到适合你具体情况的解决方法。
df0.loc[0, 'ddate'] = datetime.now()
df0.loc[0, 'drdate'] = datetime.now()
df0.loc[0, 'ccode'] = ccode
df0.loc[0, 'cverifier'] = 'NULL'
df0.loc[0, 'dverifydate'] = 'NULL'
df0.loc[0, 'dcreatesystime'] = datetime.now()
df0.loc[0, 'dverifysystime'] = 'NULL'
df0.loc[0, 'cSysBarCode'] = f'||SA19|{ccode}'
d0 = df0.loc[0, 'ddate'].strftime('%Y-%m-%d')
d1 = df0.loc[0, 'drdate'].strftime('%Y-%m-%d%')
d2 = df0.loc[0, 'dcreatesystime'].strftime('%Y-%m-%d')
df0.loc[0, 'ddate'] = d0
df0.loc[0, 'drdate'] = d1
df0.loc[0, 'dcreatesystime'] = d2
不行，有这个错误
File "D:\ORIENT\Hm\tests.py", line 6268, in adpc_test
d1 = df0.loc[0, 'drdate'].strftime('%Y-%m-%d%')
File "pandas\_libs\tslibs\timestamps.pyx", line 1218, in pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.strftime
ValueError: Invalid format string
一般存入数据库中的时间格式为yyyy-mm-ddhh:mm:ss 如果要转换为yyyy-mm-dd 短日期格式.可以使用convert函数.下面是sqlserver帮助中关于convert函数的声明:
使用 CONVERT：
CONVERT (data_type[(length)],expression[,style])
参数
expression
是任何有效的 Microsoft® SQL Server™ 表达式。
data_type
目标系统所提供的数据类型，包括bigint和sql_variant。不能使用用户定义的数据类型。
length
nchar、nvarchar、char、varchar、binary或varbinary数据类型的可选参数。
style
日期格式样式，借以将datetime或smalldatetime数据转换为字符数据（nchar、nvarchar、char、varchar、nchar或nvarchar数据类型）；或者字符串格式样式，借以将float、real、money或smallmoney数据转换为字符数据（nchar、nvarchar、char、varchar、nchar或nvarchar数据类型）。
=======================================================================
SQL Server 支持使用科威特算法的阿拉伯样式中的数据格式。
在表中，左侧的两列表示将datetime或smalldatetime转换为字符数据的style值。给style值加 100，可获得包括世纪数位的四位年份 (yyyy)。
不带世纪数位 (yy) 带世纪数位 (yyyy) 标准 输入/输出**
- 0 或 100 (*) 默认值 mon dd yyyy hh:miAM（或 PM）
1 101 美国 mm/dd/yyyy
2 102 ANSI yy.mm.dd
3 103 英国/法国 dd/mm/yy
4 104 德国 dd.mm.yy
5 105 意大利 dd-mm-yy
6 106 - dd mon yy
7 107 - mon dd, yy
8 108 - hh:mm:ss
- 9 或 109 (*) 默认值 + 毫秒 mon dd yyyy hh:mi:ss:mmmAM（或 PM）
10 110 美国 mm-dd-yy
11 111 日本 yy/mm/dd
12 112 ISO yymmdd
- 13 或 113 (*) 欧洲默认值 + 毫秒 dd mon yyyy hh:mm:ss:mmm(24h)
14 114 - hh:mi:ss:mmm(24h)
- 20 或 120 (*) ODBC 规范 yyyy-mm-dd hh:mm:ss[.fff]
- 21 或 121 (*) ODBC 规范（带毫秒） yyyy-mm-dd hh:mm:ss[.fff]
- 126(***) ISO8601 yyyy-mm-dd Thh:mm:ss:mmm（不含空格）
- 130* 科威特 dd mon yyyy hh:mi:ss:mmmAM
- 131* 科威特 dd/mm/yy hh:mi:ss:mmmAM
* 默认值（style0 或 100、9 或 109、13 或 113、20 或 120、21 或 121）始终返回世纪数位 (yyyy)。
** 当转换为datetime时输入；当转换为字符数据时输出。
*** 专门用于 XML。对于从datetime或smalldatetime到character数据的转换，输出格式如表中所示。对于从float、money或smallmoney到character数据的转换，输出等同于style2。对于从real到character数据的转换，输出等同于style1。
重要 默认情况下，SQL Server 根据截止年份 2049 解释两位数字的年份。即，两位数字的年份 49 被解释为 2049，而两位数字的年份 50 被解释为 1950。许多客户端应用程序（例如那些基于 OLE 自动化对象的客户端应用程序）都使用 2030 作为截止年份。SQL Server 提供一个配置选项（"两位数字的截止年份"），借以更改 SQL Server 所使用的截止年份并对日期进行一致性处理。然而最安全的办法是指定四位数字年份。
当从smalldatetime转换为字符数据时，包含秒或毫秒的样式将在这些位置上显示零。当从datetime或smalldatetime值进行转换时，可以通过使用适当的char或varchar数据类型长度来截断不需要的日期部分。
=======================================================================
如果只取yyyy-mm-dd格式时间, 就可以用 convert(nvarchar(10),field,120)
120 是格式代码, nvarchar(10) 是指取出前10位字符.
语句及查询结果：
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 0): 05 16 2006 10:57AM
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 1): 05/16/06
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 2): 06.05.16
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 3): 16/05/06
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 4): 16.05.06
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 5): 16-05-06
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 6): 16 05 06
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 7): 05 16, 06
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 8): 10:57:46
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 9): 05 16 2006 10:57:46:827AM
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 10): 05-16-06
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 11): 06/05/16
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 12): 060516
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 13): 16 05 2006 10:57:46:937
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 14): 10:57:46:967
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 20): 2006-05-16 10:57:47
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 21): 2006-05-16 10:57:47.157
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 22): 05/16/06 10:57:47 AM
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 23): 2006-05-16
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 24): 10:57:47
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 25): 2006-05-16 10:57:47.250
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 100): 05 16 2006 10:57AM
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 101): 05/16/2006
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 102): 2006.05.16
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 103): 16/05/2006
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 104): 16.05.2006
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 105): 16-05-2006
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 106): 16 05 2006
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 107): 05 16, 2006
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 108): 10:57:49
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 109): 05 16 2006 10:57:49:437AM
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 110): 05-16-2006
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 111): 2006/05/16
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 112): 20060516
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 113): 16 05 2006 10:57:49:513
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 114): 10:57:49:547
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 120): 2006-05-16 10:57:49
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 121): 2006
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 126): 2006-05-16T10:57:49.827
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 130): 18 ???? ?????? 1427 10:57:49:907AM
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 131): 18/04/1427 10:57:49:920AM
【以下回答由 GPT 生成】
这个日期转换错误是因为将字符串转换为日期时出现了问题。您可以使用pd.to_datetime函数将字符串转换为日期对象。以下是您可以尝试的解决方案：
import pandas as pd
import pymssql
from sqlalchemy import create_engine
# 将日期字符串转换为日期对象
df['ddate'] = pd.to_datetime(df['ddate'])
df['drdate'] = pd.to_datetime(df['drdate'])
df['dcreatesystime'] = pd.to_datetime(df['dcreatesystime'])
# 创建数据库引擎
ENGINE = create_engine('mssql+pymssql://username:password@server/database_name')
# 使用to_sql将数据插入到SQL Server数据库中
df.to_sql('SA_CusPriceJustMain', ENGINE, chunksize=1000, index=False, if_exists='append')
请注意，在create_engine函数中，您需要将username替换为您的数据库用户名，password替换为您的数据库密码，server替换为您的数据库服务器地址，database_name替换为您要连接的数据库名称。
如果您仍然遇到日期转换错误，请确保数据中的日期格式正确，并确保数据库表中的日期列具有正确的日期/时间数据类型。如果问题仍然存在，请提供完整的错误信息和数据格式，以便更进一步的调试。
参考结合GPT4.0、文心一言，如有帮助，恭请采纳。
这个错误提示表明在尝试将日期值插入到SQL Server数据库时，出现了日期转换错误。这通常发生在日期格式与数据库所期望的格式不匹配时。
根据错误消息，数据库可能期望的日期格式与Python的datetime对象不匹配。
1、可以将Python的datetime对象转换为适当的格式，然后再插入到数据库中。例如，你可以使用strftime方法将datetime对象转换为字符串，如下所示：
ddate_str = ddate.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
drdate_str = drdate.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
2、然后，在你的SQL查询中将字符串传递给日期列：
INSERT INTO SA_CusPriceJustMain (id, ddate, drdate, ccode, cmaker, cpersoncode, cmainmemo)
VALUES (%(id)s, '%s', '%s', %(ccode)s, ...
3、并将相应的值传递给参数化查询：
{'id': 1000100000, 'ddate': ddate_str, 'drdate': drdate_str, 'ccode': 'SA23080007', ...}
Conversion failed when converting date and/or time from character string.这个错误的原因在于字符串的格式不符合datetime或date类型的格式要求
先检查sql server 表中，列是格式是datetime 还是date
# 如果是datetime
df['ddate'] = pd.to_datetime(df['ddate'], format='%Y-%m-%d', errors='ignore')
# 如果是date
df['ddate'] = pd.to_datetime(df['ddate'], format='%Y-%m-%d', errors='ignore')
df['ddate'] = df['ddate'].astype(str)
sql server 日期格式是整列，按列处理会好些
Server的日期格式不对吧？
结合GPT给出回答如下请题主参考
在使用df.to_sql()方法将DataFrame中的数据写入数据库时，日期时间格式可能会成为一个问题。建议在写入数据库之前，将DataFrame中的日期时间格式转换为数据库支持的格式，例如MySQL支持的日期时间格式为'YYYY-MM-DD'和'YYYY-MM-DD HH:MM:SS'。
对于这个问题，可以使用pandas.to_datetime()方法将字符串格式的日期时间转换为pandas的日期时间格式，然后再将其转换为字符串格式的日期时间。示例代码如下：
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
# 将字符串格式的日期时间转换为pandas的日期时间格式
df['ddate'] = pd.to_datetime(df['ddate'])
df['drdate'] = pd.to_datetime(df['drdate'])
# 将日期时间格式转换为字符串格式
df['ddate'] = df['ddate'].dt.strftime('%Y-%m-%d')
df['drdate'] = df['drdate'].dt.strftime('%Y-%m-%d')
# 将DataFrame中的数据写入数据库
engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@host:port/database')
df.to_sql('table_name', engine, if_exists='replace', index=False)
注意：在使用to_sql()方法时，需要在连接字符串中指定数据库的类型、用户名、密码、主机名、端口号和数据库名。if_exists参数指定当表已经存在时如何处理，'replace'表示替换原有表，'append'表示在原有表的基础上插入新数据，'fail'表示抛出异常。index参数表示是否将DataFrame的索引写入数据库中，False表示不写入。