我之前也踩过这个坑！你遇到的问题本质是pandas/数据库驱动在写入时默认将带时区的datetime转换为系统本地时区，仅修改偏移量而不调整实际时间，导致SQL Server里显示的偏移是服务器/本地系统时区而非原UTC偏移。下面是我验证过的解决方案：

核心原因 #

当使用pandas的to_sql写入数据时，默认情况下驱动（比如pyodbc）会将带时区的datetime对象转换为本地时区，再存入datetimeoffset字段——这就造成了时间值不变，但偏移被替换成系统时区的情况。

解决方案步骤 #

1. 确保使用正确的库版本 #

先把pyodbc、sqlalchemy和pandas更新到最新版本，旧版本的时区处理逻辑有bug：

pip install --upgrade pyodbc sqlalchemy pandas

2. 写入时指定正确的字段类型映射 #

在调用to_sql时，通过dtype参数明确将目标字段映射为SQL Server的datetimeoffset类型，避免驱动自动转换：

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
import pytz
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.sql.sqltypes import DateTimeOffset

# 构造测试数据
dt = datetime.now(tz=pytz.timezone('UTC'))
time_string = dt.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S%z")
time_data = {
    'datetimeOFFSET': dt,
    'datetime': dt,
    'datetimeString': time_string
}
df = pd.DataFrame(data=time_data, index=np.array([1]))

# 创建SQL Server连接引擎（替换成你的连接信息）
engine = create_engine(
    'mssql+pyodbc://username:password@servername/databasename?driver=ODBC+Driver+17+for+SQL+Server'
)

# 写入数据，指定datetimeOFFSET字段为DateTimeOffset类型
df.to_sql(
    'your_table_name',
    engine,
    if_exists='replace',
    index=False,
    dtype={'datetimeOFFSET': DateTimeOffset()}
)

3. （可选）改用Python标准库的zoneinfo（Python 3.9+） #

如果你用的是Python 3.9及以上版本，建议用标准库的zoneinfo代替pytz，它的时区对象和数据库驱动兼容性更好：

from zoneinfo import ZoneInfo  # Python 3.9+
dt = datetime.now(tz=ZoneInfo('UTC'))

4. 关闭fast_executemany（如果仍有问题） #

pandas默认开启的fast_executemany可能会忽略时区信息，尝试关闭它：

df.to_sql(
    'your_table_name',
    engine,
    if_exists='replace',
    index=False,
    dtype={'datetimeOFFSET': DateTimeOffset()},
    method=None  # 关闭fast_executemany
)

验证结果 #

写入后可以直接查询SQL Server表，或者用Python查询验证：

with engine.connect() as conn:
    result = conn.execute("SELECT datetimeOFFSET FROM your_table_name")
    print(result.fetchone()[0])
# 输出应该是类似：2019-12-30 10:29:07.913715+00:00

内容的提问来源于stack exchange，提问作者milanDD