Я создал базу данных SQLite с использованием Python IDE «Spyder».База данных содержит таблицу с именем «Engine_Data».
Каждую неделю мне приходится анализировать данные в «Engine_Data» по переменной «Engine Code» и выводить результаты в CSV.К сожалению, это привело меня к тому, что я вручную написал пятнадцать отдельных запросов SQL, чтобы сгенерировать пятнадцать отдельных файлов CSV, поскольку существует 15 различных типов кода механизма:
Вот мои запросы:
q1 = pd.read_sql_query("Select * from Engine_Data WHERE Engine_Data.[Engine Code] = 'A';", conn)
q1.to_csv(Engine_Code_A_Path, index=False)
Второй запрос:
q2 = pd.read_sql_query("Select * from Engine_Data WHERE Engine_Data.[Engine Code] = 'B';", conn)
q2.to_csv(Engine_Code_B_Path, index=False)
И так далее до кода двигателя O!
Конечно, этот метод слишком утомителен, поэтому я пыталсядинамически генерировать пятнадцать CSV-файлов, используя массив всех кодов двигателя и цикл for:
Engine_Code_Array = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O']
for i in Engine_Code_Array:
q = pd.read_sql_query("Select * from Engine_Data WHERE Engine_Data.[Engine Code] = array[i];", conn)
q.to_csv(Path, index = True)
Излишне говорить, что мне не повезло.Любое потенциальное понимание того, как я могу сделать этот процесс полностью динамичным?