查询得到的latitude字段为何从str变为decimal.Decimal并触发运算报错

• 类型检测逻辑错误
  你编写的for item in rows.columns遍历对象是DataFrame的列名，列名本身就是字符串类型，因此打印返回的是列名的类型，和列内存储的数据类型完全无关。如果要查看列的实际存储类型，可以执行print(rows.dtypes)，或者取具体行的字段值再检测类型。
• Decimal类型来源
  你查询的数据库表中latitude字段为DECIMAL类型，数据库驱动查询该类型字段时会默认映射为Python内置的decimal.Decimal类型，pandas构造DataFrame时默认保留该原生类型，不会主动转换为float，所以后续取出字段值传入函数时类型为decimal.Decimal，不存在隐式类型转换，你观察到的类型差异完全是之前的检测逻辑错误导致的误判。
• 运算报错原因
  Python的decimal.Decimal类型不支持直接和float类型做算术运算，因此触发了对应的类型不匹配报错。

由于你无权修改day_length函数内部逻辑，只需要在传入参数前将latitude转换为float类型即可，可选方案如下：

1. 构造DataFrame时统一转换latitude列的全局类型，后续所有调用无需额外处理：

cur.execute("SELECT site_number, site_name, latitude FROM mydb.station ORDER BY site_number")
rows = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['site_number', 'site_name', 'latitude'])
# 将latitude列转换为float类型
rows['latitude'] = rows['latitude'].astype(float)

2. 调用函数时临时转换参数：

length_hours = day_length(day, float(v.latitude))

3. 直接在SQL查询时做类型转换，从数据源侧直接返回浮点类型数据：

SELECT site_number, site_name, CAST(latitude AS FLOAT) AS latitude FROM mydb.station ORDER BY site_number

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sean S