pandasのto_sqlメソッドでcomplex型のデータをデータベースに出力したい

Question

前提・実現したいこと

pandasのto_sqlメソッドでcomplex型のデータをデータベースに出力したいです。
以下にエラーメッセージを添付しています。
complex型がSQLで取り扱えないのであれば、実数と、虚数のjを抜かした整数値だけを保存する形にしようと思っています。

発生している問題・エラーメッセージ

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1618-79da8563256b> in <module>()
      1 #sqliteに保存
----> 2 fftDataframe.to_sql('{table}'.format(table='tablename_new'), con_new, index=False, if_exists='replace')

~/Applications/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/generic.py in to_sql(self, name, con, flavor, schema, if_exists, index, index_label, chunksize, dtype)
   1360         sql.to_sql(self, name, con, flavor=flavor, schema=schema,
   1361                    if_exists=if_exists, index=index, index_label=index_label,
-> 1362                    chunksize=chunksize, dtype=dtype)
   1363 
   1364     def to_pickle(self, path, compression='infer'):

~/Applications/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/io/sql.py in to_sql(frame, name, con, flavor, schema, if_exists, index, index_label, chunksize, dtype)
    469     pandas_sql.to_sql(frame, name, if_exists=if_exists, index=index,
    470                       index_label=index_label, schema=schema,
--> 471                       chunksize=chunksize, dtype=dtype)
    472 
    473 

~/Applications/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/io/sql.py in to_sql(self, frame, name, if_exists, index, index_label, schema, chunksize, dtype)
   1502         table = SQLiteTable(name, self, frame=frame, index=index,
   1503                             if_exists=if_exists, index_label=index_label,
-> 1504                             dtype=dtype)
   1505         table.create()
   1506         table.insert(chunksize)

~/Applications/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/io/sql.py in __init__(self, *args, **kwargs)
   1265         # (this is what sqlalchemy does)
   1266         sqlite3.register_adapter(time, lambda _: _.strftime("%H:%M:%S.%f"))
-> 1267         super(SQLiteTable, self).__init__(*args, **kwargs)
   1268 
   1269     def sql_schema(self):

~/Applications/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/io/sql.py in __init__(self, name, pandas_sql_engine, frame, index, if_exists, prefix, index_label, schema, keys, dtype)
    563         if frame is not None:
    564             # We want to initialize based on a dataframe
--> 565             self.table = self._create_table_setup()
    566         else:
    567             # no data provided, read-only mode

~/Applications/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/io/sql.py in _create_table_setup(self)
   1301         """
   1302         column_names_and_types = \
-> 1303             self._get_column_names_and_types(self._sql_type_name)
   1304 
   1305         pat = re.compile('\s+')

~/Applications/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/io/sql.py in _get_column_names_and_types(self, dtype_mapper)
    759              dtype_mapper(self.frame.iloc[:, i]),
    760              False)
--> 761             for i in range(len(self.frame.columns))
    762         ]
    763 

~/Applications/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/io/sql.py in <listcomp>(.0)
    759              dtype_mapper(self.frame.iloc[:, i]),
    760              False)
--> 761             for i in range(len(self.frame.columns))
    762         ]
    763 

~/Applications/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/io/sql.py in _sql_type_name(self, col)
   1356 
   1357         elif col_type == "complex":
-> 1358             raise ValueError('Complex datatypes not supported')
   1359 
   1360         if col_type not in _SQL_TYPES:

ValueError: Complex datatypes not supported

該当のソースコード

#sqliteに保存
Dataframe.to_sql('{table}'.format(table='tablename_new'), con_new, index=False, if_exists='replace')

ご教示いただけるとうれしいです。
よろしくお願いします。

補足

先程pythonのドキュメントで、

SQLite はネイティブで TEXT、INTEGER、REAL、BLOB および NULL のみをサポートしています。その他のタイプを使用したい場合はあなた自身で追加しなければなりません。detect_types パラメーターおよび、register_converter() 関数でモジュールレベルで登録できるカスタム 変換関数 を使用することで簡単に追加できます。

と書いてあるのを発見しました。
この２つを使うのがいいのでしょうか？？

Answer 1

実部と虚部を別々に抜き出してからやってはいかがですか。

import numpy as np
df['real-part'] = df['complex-number'].apply(np.real)
df['imag-part'] = df['complex-number'].apply(np.imag)