我正在尝试将 pandas 数据帧上传到 S3 存储桶,然后使用 Athena 进行查询。我已按以下格式上传日期时间:pd.to_datetime(df["myDateTime"], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')2019-08-07 08:04:43.942000+00:00df.dtypesmyDateTime datetime64[ns, UTC]当我尝试在 Athena 中查询结果时,我得到了这样的结果:+51568-02-09 14:52:22.000CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS default.dashboardtable( `myDateTime` timestamp,我尝试更改 Pandas 中的日期格式以排除微秒,但这似乎不起作用。
2 回答

汪汪一只猫
TA贡献1898条经验 获得超8个赞
我假设您正在 S3 中的镶木地板文件上构建 Athena 表。这意味着您可能正在使用该to_parquet()
方法将数据帧导出到镶木地板文件。
如果您使用的是 pyarrow 引擎,您可以传递一个coerce_timestamps
kwarg 来to_parquet()
将日期时间的精度从 ns 降低到 ms(或其他不与 Athena/presto.conf 冲突的单位)。
所以你的 to_parquet 方法应该是这样的
df.to_parquet(parquet_path, engine='pyarrow', coerce_timestamps='ms')
此解决方案不适用于其他镶木地板引擎,例如fastparquet
.
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