强制类型转换
在使用 upload 接口上传 pandas.DataFrame 时，由于 DolphinDB 类型系统与 Python 类型系统不是一一对应的关系，所以无法直接上传部分类型的数据，例如 UUID、IPADDR、SECOND 等类型。
自 1.30.22.1 版本起，Python API 支持强制类型转换。在使用强制类型转换时，需要在待上传的 pandas.DataFrame 上增加属性 __DolphinDB_Type__，该属性是一个 Python 字典对象，键为列名，值为指定的类型。示例如下：
import dolphindb as ddb import pandas as pd import numpy as np s = ddb.session() s.connect("localhost", 8848, "admin", "123456") df = pd.DataFrame({ 'cint': [1, 2, 3], 'csymbol': ["aaa", "bbb", "aaa"], 'cblob': ["a1", "a2", "a3"], }) s.upload({"df_wrong": df}) print(s.run("schema(df_wrong)")['colDefs'])
输出如下：
name typeString typeInt extra comment
0 cint LONG 5 NaN
1 csymbol STRING 18 NaN
2 cblob STRING 18 NaN 参考PROTOCOL_DDB 可知，如果直接上传 df，此时 cint 列的 dtype 为 int64，仍会作为 LONG 类型上传；而由于 SYMBOL、BLOB 没有对应的类型，故直接上传的 str 型数据会被视作 STRING 类型。
导入 dolphindb.settings，为待上传的 pandas.DataFrame 添加属性，其字典键为需要指定类型的列名；值为指定的类型，可以是 int 类型或 str 类型（3.0.2.3及以上版本）。示例如下：
import dolphindb.settings as keys
df.__DolphinDB_Type__ = {
'cint': keys.DT_INT,
'csymbol': keys.DT_SYMBOL,
'cblob': keys.DT_BLOB,
}
s.upload({"df_true": df})
print(s.run("schema(df_true)")['colDefs'])对于 3.0.2.3 及以上版本，以上代码中字典的值可以指定为 str，示例如下：
import dolphindb.settings as keys
df.__DolphinDB_Type__ = {
'cint': "INT",
'csymbol': "SYMBOL",
'cblob': "BLOB",
}
s.upload({"df_true": df})
print(s.run("schema(df_true)")['colDefs'])输出如下：
name typeString typeInt extra comment
0 cint INT 4 NaN
1 csymbol SYMBOL 17 NaN
2 cblob BLOB 32 NaN 再次上传后，由输出结果可知 pandas.DataFrame 的各列都被正确转换为指定的类型。
自 1.30.22.4 版本起，Python API 支持指定数据类型为 Decimal32 / Decimal64 的精度。使用示例如下：
from decimal import Decimal
df = pd.DataFrame({
'decimal32': [Decimal("NaN"), Decimal("1.22")],
'decimal64': [Decimal("1.33355"), Decimal("NaN")],
})
df.__DolphinDB_Type__ = {
'decimal32': [keys.DT_DECIMAL32, 2],
'decimal64': [keys.DT_DECIMAL64, 5],
}
s.upload({'df': df})
print(s.run("schema(df)")['colDefs'])
print('-' * 30)
print(s.run("df"))输出如下：
name typeString typeInt extra comment 0 decimal32 DECIMAL32(2) 37 2 1 decimal64 DECIMAL64(5) 38 5 ------------------------------ decimal32 decimal64 0 NaN 1.33355 1 1.22 NaN
自 3.0.2.3 版本起，新增接口 get_types_from_schema，可以获取表结构信息。在上传 pandas.DataFrame 时，通过该接口为其添加 DolphinDB_Type 属性。
接口说明
get_types_from_schema(df_schema_info)df_schema_info：DataFrame 类型，必填。包括以下列：
'name'：列名，str 类型，必填列。
'typeInt'：列类型，int 类型，必填列。
'extra'：列的精度，类型需能转换为 int 类型，选填列。
示例
下例首先创建表 t，获取它的 schema。然后通过 get_types_from_schema 获取表结构信息（一个字典 type_dict），最后将为 pandas.DataFrame 添加属性 type_dict。
from decimal import Decimal
s.run('t = table(1:0, ["col1", "col2"], [INT, DECIMAL32(3)])')
schema_info = s.run("schema(t)")['colDefs']
type_dict = ddb.utils.get_types_from_schema(schema_info)
df = pd.DataFrame({
'col1': [1],
'col2': [Decimal("3.141")],
})
df.__DolphinDB_Type__ = type_dict
s.upload({'df': df})
print(s.run("schema(df)")['colDefs'])输出如下：
{'col1': ['INT', None], 'col2': ['DECIMAL32', 3]}
---------------------------------------------
name typeString typeInt extra comment
0 col1 INT 4 NaN
1 col2 DECIMAL32(3) 37 3.0 上传后，由输出结果可知 pandas.DataFrame 的各列都被正确转换为指定的类型。