解决pandas Timestamp适配peewee DateTimeField的批量插入问题

问题场景 #

需要通过pandas.to_dict()将DataFrame转换为字典，再用peewee.insert_many()批量插入SQLite数据库。核心要求是把Pandas的Timestamp类型转换为兼容PeeweeDateTimeField的格式，但：

• 不想转成datetime.date()，不符合业务需求
• 不想用to_json()，会把Timestamp转为整数时间戳，不希望以整数格式存储日期

无效尝试 #

使用to_pydatetime()转换后，结果仍为Timestamp类型，执行插入时触发InterfaceError，提示参数类型不支持。

可行解决方案 #

发现Peewee的DateTimeField支持字符串格式的时间，将Timestamp列转为字符串后再转字典插入，既满足存储格式要求，效率也很高，适合处理数万行数据：

# 将Timestamp列转为字符串格式
hdf.time = hdf.time.astype(str)
# 转换为records格式的字典列表
hdf_dict = hdf.to_dict(orient="records")
# 执行批量插入
db.Candles1Minute.insert_many(hdf_dict).execute()

对应Peewee模型定义 #

class Candles1Minute(BaseModel):
    symbol = TextField()
    time = DateTimeField()
    open = FloatField()
    high = FloatField()
    low = FloatField()
    close = FloatField()
    volume = IntegerField(null=True)

    class Meta:
        indexes = ((("symbol", "time"), True),)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jason