如何将Python Timestamp列表转为日期格式传入SQL查询WHERE子句

你遇到的核心问题有两个：一是tolist()得到的是Python的Timestamp对象，直接用repr()输出的格式SQL无法识别；二是想用多个日期匹配时，应该用IN而不是=（用=只会匹配单个值，多个值会导致语法错误）。下面是具体的解决步骤：

1. 先把Timestamp转换为标准日期字符串列表 #

首先要把DataFrame里的Timestamp类型日期转成SQL能识别的'YYYY-MM-DD'格式字符串，再生成列表：

# 使用dt.strftime将Timestamp转为指定格式的字符串，再转成列表
begdtlist = df["BEG_DT"].dt.strftime('%Y-%m-%d').tolist()

执行后begdtlist会变成：

['2018-04-29', '2018-04-22', '2018-04-22', '2018-04-29', '2018-04-29']

2. 正确构建SQL的IN查询语句 #

接下来把列表转成SQLIN子句需要的带单引号的格式，再拼接到SQL中：

# 把列表元素用单引号包裹，并用逗号分隔
date_clause = ','.join(f"'{date}'" for date in begdtlist)

# 拼接完整SQL语句
sql = f"select calndr_dt,wk_of_mnth from DatabaseName where calndr_dt IN ({date_clause})"

最终生成的SQL语句会是：

select calndr_dt,wk_of_mnth from DatabaseName where calndr_dt IN ('2018-04-29','2018-04-22','2018-04-22','2018-04-29','2018-04-29')

补充说明 #

• 如果你的BEG_DT列已经是字符串格式的日期，直接用df["BEG_DT"].tolist()即可，不需要dt.strftime转换。
• 尽量避免直接用字符串拼接SQL语句（存在SQL注入风险），如果你的数据库连接库支持参数化查询（比如pandas.read_sql的params参数、psycopg2的参数绑定），优先使用参数化方式传入列表，比如：

  import pandas as pd
  from sqlalchemy import create_engine
  
  engine = create_engine('your_database_connection_string')
  sql = "select calndr_dt,wk_of_mnth from DatabaseName where calndr_dt IN %(dates)s"
  df_result = pd.read_sql(sql, engine, params={'dates': begdtlist})
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jorge