Python 'timestamp' 无法转换为 MySQL 类型

在 excel 中有一些数据我想将其插入到 MySQL 表中。 将 excel 读入 DataFrame 中。 数据包括一个日期列，其中包含我将其转换为日期时间以匹配 MySQL 表设置的日期（日期列的类型为 datetime）。 当我尝试将数据插入表中时，出现错误：

mysql.connector.errors.ProgrammingError：处理失败 format-parameters;Python 的 'timestamp' 无法转换为 MySQL 类型

在转换后打印出日期时，以“YYYY-MM-DD HH：MM：SS”格式获得它，好像是 MySQL 需要的格式？

2011-05-10 00:00:00

哪里出错了呀？

表的 SQL：

  CREATE TABLE `Weight` (
 `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `Date` datetime NOT NULL,
 `Weight` float NOT NULL,
 PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_unicode_c

我的 Python 脚本，稍微扩展以包含一些虚拟数据：

  import pandas as pd
import mysql.connector
import numpy as np

#import csv in dataframe
#df = pd.read_excel('/excel.xlsx')
#dataframe for this question on stackoverflow
startDate = '2011-05-03'
dateList = pd.date_range(startDate, periods=1000).tolist()
df = pd.DataFrame({'Day': dateList,
                'Weight': np.random.normal(loc=68, scale=10, size=(1000,))
              })
df['Day'] = pd.to_datetime(df['Day'],errors='raise')

mydb = mysql.connector.connect(
    host="host",
    user="user",
    port="port",
    passwd="Password",
    database="database_name"
)

mycursor = mydb.cursor()
sql = "INSERT INTO Weight (Date, Weight) values (%s, %s)"

for index, row in df.iterrows() :
    val = (row['Day'], row['Weight'])
    mycursor.execute(sql, val)

需要明确说一下，它在 execute（sql， val） 部分失败。