使用 Teradata python 库从 pandas 中的十进制 (18,6) return NaN 中选择

Question

Evn: Python 3.6, windows 10,

连接：

connect = udaExec.connect(
    method="odbc",
    system='***',
    username= username,
    password= password,
    driver="Teradata Database ODBC Driver 16.10",
    dataTypeConverter=datatypes.DefaultDataTypeConverter(
                    useFloat=False) #tried setting to True - same results
)



query = 'sel top 1 MNQ from tb1'
pd.read_sql(query, connect) #this return NaNs as result

read_sql - 具有 coerce_float 参数 - 从默认值 True 更改为 False - 没有任何变化

如何解决这个问题？ Link 到 github issue

Answer 1

我们不得不承认 - teradata 库被浪费了并且支持时间更长。我的问题很容易解决我使用另一个库：

from turbodbc import connect
driver="Teradata Database ODBC Driver 16.10"
connection = connect(driver=driver,
                      server=ip, 
                      DBCName='.com', 
                      uid=username,
                      pwd=password)

cursor = connection.cursor()
query = 'sel * from tb'
cursor.execute(query)
data = pd.DataFrame(cursor.fetchallnumpy()) #to get pandas dataframe
data.to_csv('tb.csv')
cursor.close()

使用 Teradata python 库从 pandas 中的十进制 (18,6) return NaN 中选择

Selecting from decimal (18,6) return NaN in pandas using Teradata python library

python

decimal

type-conversion

teradata