问题的出现原因是希望在将DataFrame导出为SQL时，只导出结构而不包含任何行。解决方法是使用drop方法删除所有行后再导出。

首先，需要导入pandas和sqlalchemy库。然后，使用pd.read_csv方法读取csv文件并将其存储在DataFrame df中。

接下来，通过调用df.drop方法，并传入要删除的行的索引列表，实现删除所有行的操作。在此例中，使用列表推导式生成索引列表[x for x in range(0,len(df))]，表示删除df中的所有行。

然后，创建一个数据库引擎engine，使用create_engine方法，并传入连接字符串，包括数据库类型、用户名、密码、主机和端口以及数据库名称。

最后，使用df.to_sql方法将DataFrame导出到SQL数据库中。在此例中，传入表名table_name、数据库引擎engine、导出方式为替换已存在的表（if_exists='replace'）、每次导出的数据块大小为1000行（chunksize=1000）以及不导出索引（index=False）。

通过以上步骤，就可以将DataFrame的结构（列名和列数据类型）导出到SQL数据库中，而不包含任何行数据。

问题的原因是，当使用Pandas的.to_sql()方法将DataFrame导出到SQL时，如果DataFrame为空，即没有任何行数据，那么Pandas会将所有列的数据类型默认设置为文本类型。这导致了一个问题，即无法自动推断列的正确数据类型。

解决方法是手动指定每一列的数据类型，通过在.to_sql()方法的dtype=参数中传入一个字典，将每一列的名称与对应的SQLAlchemy类型进行映射。

具体代码如下：

df.ix[[], :].to_sql(tablename, myconnection, dtype={
    'column1': sqlalchemy.types.Float,
    'column2': sqlalchemy.types.BigInt,
    'column3': sqlalchemy.types.Date,
})

这样做可以确保导出的SQL表的列数据类型与DataFrame中定义的数据类型一致，避免了默认将所有列设置为文本类型的问题。

根据代码的实现，问题出现在data.ix[[], :].iloc[:, 0].dtype这一行。当DataFrame为空时，.dtype方法无法正确返回列的数据类型，导致所有列的数据类型被默认设置为文本类型。

如果遇到这个问题，可以考虑提出一个issue来反馈这个bug，希望Pandas的开发者能够解决这个问题。

总结起来，Pandas在将DataFrame导出到SQL时存在一些不完善的地方，特别是在处理空DataFrame时无法自动推断列的数据类型。为了避免这个问题，我们可以手动指定每一列的数据类型来确保导出的SQL表的列数据类型正确。

问题的原因是SQL Server没有布尔数据类型，因此在使用pandas的to_sql方法将数据导出到SQL时，布尔数据会被转换成0和1。解决方法是使用pandas的get_schema函数来获取数据表的结构信息，并将其转换成字符串形式，然后通过执行engine.execute方法来创建数据表。另外，还可以通过创建io.sql.SQLTable对象并获取其table属性来获取一个SQLAlchemy的Table对象，并通过调用create方法来创建数据表。此外，可以通过在dtype参数中传递一个字典来覆盖pandas和SQLAlchemy的默认数据类型映射，以及通过运行SQL语句来删除或禁用约束来控制数据表的约束条件。最后，关于get_schema函数的文档没有在API文档中提到，但可以在github上的issue中找到相关讨论。

以下是整理后的文章：

在使用pandas的to_sql方法将数据导出到SQL时，会遇到一个问题，即布尔数据会被转换成0和1。这是因为SQL Server没有布尔数据类型。那么如何解决这个问题呢？

一个解决方法是使用pandas的get_schema函数。具体操作如下：

from pandas.io.sql import get_schema
engine = ...
df = ..
get_schema(df, 'table_name', con=engine)

这个函数会返回一个字符串形式的数据表结构信息，我们可以通过执行engine.execute方法来创建这个数据表。

除了get_schema函数，还可以通过创建io.sql.SQLTable对象并获取其table属性来获取一个SQLAlchemy的Table对象。然后可以通过调用create方法来创建数据表。

另外，我们还可以通过在dtype参数中传递一个字典来覆盖pandas和SQLAlchemy的默认数据类型映射。这对于需要自定义数据类型的情况非常有用。

此外，还可以通过运行SQL语句来删除或禁用约束来控制数据表的约束条件。比如对于布尔列，Python会自动添加一个约束条件，要求值必须为0或1。我们可以通过运行SQL语句来删除或禁用这个约束条件。

需要注意的是，关于get_schema函数的文档没有在API文档中提到。但是我们可以在github上的issue中找到相关讨论。

希望以上解决方法可以帮助大家解决在将数据导出到SQL时遇到的问题。