使用pandas.to_sql写入MySQL报字符串格式化参数不匹配错误如何解决

• 核心问题是pandas.DataFrame.to_sql方法默认仅兼容SQLAlchemy引擎对象作为数据库连接入参，直接传入pymysql原生连接时，pandas生成SQL语句的参数占位符逻辑和pymysql的字符串格式化规则不匹配，就会触发该报错，和DataFrame的字段是否为字符串类型无关。
• 次要场景：如果已经使用SQLAlchemy引擎仍报错，一般是DataFrame中存在嵌套类型值（如列表、字典、自定义对象），无法被自动格式化为SQL支持的字符串格式。

• 优先使用SQLAlchemy构造数据库连接，替换原生pymysql连接，示例代码如下：

# 先安装依赖：pip install sqlalchemy pymysql
from sqlalchemy import create_engine

# 替换括号内的参数为你的数据库真实配置
engine = create_engine("mysql+pymysql://(用户名):(密码)@(数据库地址):(端口，默认3306)/(数据库名)?charset=utf8mb4")

# 直接传入engine执行写入即可
my_df.to_sql("KNIHY", engine, if_exists="append", index=False)

• 若有特殊场景必须使用pymysql原生连接，可自定义插入方法适配参数规则，该方案兼容性较差，非必要不推荐。
• 更换连接后仍报错的话，遍历检查DataFrame所有列的元素类型，提前将嵌套结构、特殊对象转换为标准字符串，空值统一处理为None或空字符串后再执行写入。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者vojtam