Pandas pd.read_sql_query未正确返回日期时间/时间戳(缺少秒数)

问题描述：Pandas pd.read_sql_query未正确返回日期时间/时间戳(缺少秒数)

回答： Pandas是一个强大的数据分析工具，可以用于处理和分析结构化数据。pd.read_sql_query是Pandas提供的一个函数，用于从SQL数据库中读取数据并返回一个DataFrame对象。然而，在使用pd.read_sql_query时，有时会遇到日期时间或时间戳缺少秒数的问题。

这个问题可能是由于数据库中存储的日期时间或时间戳字段缺少秒数导致的。当数据库中的字段只包含年、月、日、小时和分钟时，Pandas默认会将秒数设置为0。

解决这个问题的方法是使用SQL查询语句中的DATE_FORMAT函数来格式化日期时间或时间戳字段，确保包含秒数。具体的SQL查询语句可以根据不同的数据库类型进行调整，以下是一个示例：

import pandas as pd
import pymysql

# 连接数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', db='database')

# 构造SQL查询语句，使用DATE_FORMAT函数格式化日期时间字段
query = "SELECT DATE_FORMAT(datetime_column, '%Y-%m-%d %H:%i:%s') AS formatted_datetime FROM table"

# 使用pd.read_sql_query执行查询并返回DataFrame对象
df = pd.read_sql_query(query, conn)

# 关闭数据库连接
conn.close()

# 打印DataFrame对象
print(df)

在上述示例中，我们使用了DATE_FORMAT函数将datetime_column字段格式化为包含秒数的日期时间字符串。通过这种方式，我们可以确保从数据库中读取的日期时间字段包含完整的秒数。

对于时间戳字段，可以使用类似的方法来格式化。只需将datetime_column替换为时间戳字段的名称，并使用合适的日期时间格式。

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