Pandas写入MSSQL时触发无对应列属性AttributeError报错

尝试将Excel文件导入部署在Docker中的MSSQL实例，运行Python脚本时触发Pandas相关属性报错，暂未定位根因。

问题代码 #

import pandas as pd
import pyodbc

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel (r"C:\Users\c.stembridge\OneDrive - NEWREST GROUP SERVICES\Overtime Forecast Report.xlsx", sheet_name='Daily Hrs2')   
df = pd.DataFrame(data)

# 连接SQL Server
conn = pyodbc.connect("DRIVER={ODBC Driver 18 for SQL Server};SERVER=localhost;UID=SA;PWD=Working@2022;DATABASE=testdb;Encrypt=no;TrustServerCertificate=yes")
cursor = conn.cursor()

# 建表
cursor.execute('''
        CREATE TABLE Overtime_Forecast (
            date nvarchar(10) primary key,
            day nvarchar(9),
            hrs int,
            dl int,
            catered int,
            hrs_diff_btwn_last_day int,
            catered_flight_diff int,
            employees_OT_count int,
            carriers int,
            whole int,
            half int,
            total_carts int
            )
               ''')

# 循环插入DataFrame数据
for row in df.itertuples():
    cursor.execute('''
                INSERT INTO Overtime_Forecast (
                        date nvarchar(10) primary key,
            day nvarchar(9),
            hrs int,
            dl int,
            catered int,
            hrs_diff_btwn_last_day int,
            catered_flight_diff int,
            employees_OT_count int,
            carriers int,
            whole int,
            half int,
            total_carts int)
                VALUES (?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)
                ''',
                row.Date,
                row.Day,
                row.Hrs,
                row.DL,
                row.Catered,
                row.Hrs_diff_btwn_last_day,
                row.Catered_flight_diff,
                row.Employees_OT_count,
                row.Carriers,
                row.Whole,
                row.Half,
                row.Total_carts
                )
conn.commit()

报错信息 #

row.Hrs_diff_btwn_last_day,
AttributeError: 'Pandas' object has no attribute 'Hrs_diff_btwn_last_day'

已确认信息 #

• Excel中对应列头名称确实为Hrs_diff_btwn_last_day
• Excel全部列名依次为：Date, Day, Hrs, DL, Catered, Hrs_diff_btwn_last_day, Catered_flight_diff, Employees_OT_count, Carriers, Whole, Half, Total_carts

1. 核心报错原因：列名存在隐藏不可见字符
   肉眼核对列名一致不代表pandas读取到的列名完全匹配，大概率是该列名前后存在空格、零宽空格等不可见字符，导致itertuples()生成的命名元组没有对应名称的属性。
   先运行以下代码打印真实列名：

   print([repr(col) for col in df.columns])
   

   如果输出中Hrs_diff_btwn_last_day带多余空格/特殊字符，先统一清洗列名：

   # 去除所有列名前后的空白字符
   df.columns = df.columns.str.strip()
   

2. 代码存在两处额外问题，修复列名后也会触发报错：

   • itertuples()点取值方式兼容性差：列名只要存在不符合Python标识符规则的字符就会访问失败，可改用位置索引取值，或直接使用pandas原生to_sql方法替代循环插入，效率更高也不会出现属性访问问题。
   • INSERT语句语法错误：INSERT的字段列表只需要填字段名，不需要加nvarchar(10)、primary key这类建表时用的类型/约束定义，否则会报SQL语法错误。

修正后可运行的核心代码片段 #

# 先清洗列名
df.columns = df.columns.str.strip()

# 插入语句修正：只保留字段名
insert_sql = '''
INSERT INTO Overtime_Forecast (
    date, day, hrs, dl, catered, hrs_diff_btwn_last_day,
    catered_flight_diff, employees_OT_count, carriers, whole, half, total_carts
) VALUES (?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)
'''

# 改用位置索引取值，避免属性访问问题；itertuples默认第一列是Index，业务字段从索引1开始取
for row in df.itertuples():
    cursor.execute(insert_sql,
        row[1], row[2], row[3], row[4], row[5], row[6],
        row[7], row[8], row[9], row[10], row[11], row[12]
    )
conn.commit()

更推荐直接用df.to_sql('Overtime_Forecast', conn, if_exists='append', index=False)替代手写循环插入，代码更简洁性能也更好。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user18495643