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私はOrder_dateカラムを持ついくつかのデータフレームを持っています。すべてのDataFramesでは、のOrder_dateカラムのdtypesはdatetime64 [ns]です。これらの列には有効な日付とNaT値が入っています。Pandas datetime64 [ns]値をMS Accessに取り込む方法
ORDER_DATE列が印刷されたときにどのように見えるかの例：
Order_date
1 2017-01-01 2 NaT 3 NaT 4 NaT 5 2017-10-22
私はpyodbc経由でMS Accessのテーブルへのデータフレームのこれらの列を移入しようとしています。
私は次のエラーを取得：
pyodbc.DataError：（ '22008'、 '[22008] [Microsoft]の[ODBC Microsoft Accessのドライバー]日時フィールドのオーバーフロー（SQLExecDirectW）'）
を研究の後、私は、MS Access 2016の日付/時刻データ型がODBCデータ型SQL_TIMESTAMPに対応していることに気付きました。だから、
、私はSQL_TIMESTAMPにdatetime64 [NS]を変換するには、以下を試してみました：
import datetime
cursor.execute("SQL statement...VALUES(?)", datetime.datetime(order_date))
しかし、私はこのエラーを取得する：TypeError例外：整数が必要とされるが（タイムスタンプを入力しました）。
Pandas/Numpy datetime64 [ns]の値をMS Accessテーブルに正しく挿入するにはどうすればよいですか？どのようにdatetime64 [ns]の値をSQL_TIMESTAMPに変換できますか？
同じ質問ああます。https：？//stackoverflow.com/questions/47666800/how-to-convert-pandas-nan-to-nat/ちょうど戻っ列に
pd.to_datetimeによって返さシリーズを割り当てる必要があります47666975＃47666975 – Wen