Python中如何用SQLAlchemy过滤SQL表中的datetime类型日期列

问题根因 #

你两种写法执行失败的核心原因是SQL中的日期字面量必须用单引号包裹，不加引号时SQL会把2021-11-08解析为数值减法运算（计算2021减11减8的结果），无法和datetime类型的price_date字段正常匹配。

可行解决方法 #

方法1：直接修改原生SQL的日期语法 #

给两个日期边界值添加单引号即可正常执行，注意如果需要包含11月12日全天的数据，建议把结束时间调整为当天的最晚时间，避免默认取0点导致12日的数据被过滤：

goog = pd.read_sql("""
SELECT dp.price_date, dp.adj_close_price 
FROM symbol AS sym 
INNER JOIN daily_price AS dp 
ON dp.symbol_id = sym.id 
WHERE sym.ticker = 'GOOG' 
AND dp.price_date BETWEEN '2021-11-08 00:00:00' AND '2021-11-12 23:59:59'
ORDER BY dp.price_date ASC""",
con = engine,
index_col='price_date')

如果你的数据库支持日期截断函数，也可以写成下面的格式，写法更简洁，但注意字段上套函数可能会导致索引失效：

AND DATE(dp.price_date) BETWEEN '2021-11-08' AND '2021-11-12'

方法2：使用参数化查询（更推荐） #

直接拼接SQL存在SQL注入风险，且需要手动处理日期格式，更稳妥的方式是通过pd.read_sql的params参数传递日期值，框架会自动处理类型转换和格式问题：

start_dt = "2021-11-08"
end_dt = "2021-11-12"

goog = pd.read_sql("""
SELECT dp.price_date, dp.adj_close_price 
FROM symbol AS sym 
INNER JOIN daily_price AS dp 
ON dp.symbol_id = sym.id 
WHERE sym.ticker = 'GOOG' 
AND dp.price_date BETWEEN %s AND %s
ORDER BY dp.price_date ASC""",
con = engine,
params=(start_dt, end_dt),
index_col='price_date')

注：不同数据库的参数占位符可能存在差异，如SQLite使用?作为占位符，可根据你使用的数据库类型调整即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者yts61