我正在使用DolphinDB的 Python API上传一个pandas DataFrame，并希望控制DolphinDB的列类型，例如把 trade_time 设置为 DATETIME，而不是默认的 STRING。

下面是我正在执行的步骤：

import pandas as pd
import dolphindb as ddb

s = ddb.session()
s.connect("localhost", 8848, "admin", "123456")

df = pd.DataFrame({
    'trade_time': ['2026-05-25 10:00:00', '2026-05-25 10:01:00'],
    'price': [100.5, 101.2],
    'volume': [1000, 2000]
})
df.__DolphinDB_Type__ = {
    'trade_time': "DATETIME",
}
s.upload({"df": df})

这将产生：

用户警告：Pandas不允许通过新属性名来创建列 - 参见 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#attribute-access

数据似乎已正确上传，但警告一直出现。是否有正式的方法在上传 DataFrame 时为每一列指定类型？还是 __DolphinDB_Type__ 仍然是正确的做法，我应该只是忽略这个警告？

解决方案

那只是一个Pandas的警告，并不是DolphinDB的错误。

__DolphinDB_Type__ 是DolphinDB专用的属性，当你在 DataFrame 上附加随机属性时，Pandas就会抱怨：

df.__DolphinDB_Type__ = {"trade_time": "DATETIME"}

如果该列实际上是以 DATETIME 的形式上传的，那么一切都按预期工作。这个警告只是Pandas对元数据附加方式有点挑剔而已。

如果DolphinDB的文档仍然推荐 __DolphinDB_Type__，我会继续使用它，而不是压制警告、幻想有不存在的神奇替代方案。

值得尝试的一件事是先把该列转换为Pandas的 datetime：

df["trade_time"] = pd.to_datetime(df["trade_time"])

然后DolphinDB可能在不需要额外提示的情况下推断出正确的类型。