python 保存df to.sql时候，df的trade_date列格式改为时间格式

你可以使用 pandas.to_datetime() 方法将 trade_date 列的格式转换为时间格式，然后再保存到 SQL 数据库中。示例代码如下：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# 读取数据到 DataFrame
df = pd.read_csv('your_data.csv')

# 将 trade_date 列转换为时间格式
df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'])

# 保存到 SQL 数据库中
engine = create_engine('your_sql_connection_string')
df.to_sql('your_table_name', con=engine, if_exists='replace', index=False)

其中，your_data.csv 是你要保存的数据文件，your_sql_connection_string 是你的 SQL 数据库连接字符串，your_table_name 是你要保存到的表名。如果你的表已经存在，可以使用 if_exists 参数指定覆盖原表。如果你的数据中没有索引列，可以将 index 参数设置为 False。