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我们正在开发一个 Python 项目,从 MySQL 数据库中检索数据,然后将其发送回数据库中的新表。我们已经初始化了一个列表,
list_lpn_temp = []
问题是该列表的范围有所不同,因此我们并不总是知道列表中有多少个数据点。我们有这段代码,这就是错误发生的地方:
df2 = pd.DataFrame(columns=['first_temp_lpn', 'first_temp_lpn_validated', 'second_temp_lpn', 'second_temp_lpn_validated', 'third_temp_lpn', 'third_temp_lpn_validated'])
df2 = df2.append({'first_temp_lpn' : list_lpn_temp[0][0], 'first_temp_lpn_validated' : list_validated[0], 'second_temp_lpn' : list_lpn_temp[1][0], 'second_temp_lpn_validated' : list_validated[1], 'third_temp_lpn' : list_lpn_temp[2][0], 'third_temp_lpn_validated' : list_validated[2]}, ignore_index=True).round(2)
with engine.connect() as conn, conn.begin():
df2.to_sql('Raw_Validated', conn, if_exists='append', index=False)
有时它会给我们一个错误,指出索引超出范围,因为我们有时列表中只有 2 个值,因此 list_lpn_temp[3][0] 会给我们错误。梦想的场景是,如果我们能够以某种方式发送一个null或者一些文本表明我们的数据库没有任何值(value)。
因此我们需要两件事:
发送数据,但在哪里取决于我们列表的大小,而不仅仅是设置静态。例如这样(我们需要比这更好的东西):
'first_temp_lpn' : list_lpn_temp[0][0]
如果我们收到的索引超出范围,那么我们仍然需要向数据库发送一些内容,因为它需要 3x 列的温度。但由于没有值,我们可以发送 null,因此这可能很好实现。否则我们就会遇到另一个大问题。
代码的更大部分
engine = create_engine("mysql://xxx:xxx@localhost/xxx")
conn = engine.connect()
list_lpn_temp = []
index = pd.date_range(start=start_range.min(), end=end_range.max(), freq='20T')
for x in index:
a_temp = pd.read_sql('SELECT temperature FROM Raw_Data', conn).astype(float).values
list_lpn_temp.extend(a_temp)
if len(list_lpn_temp) > max_samples:
list_lpn_temp.pop(0)
for i in range (len(list_lpn_temp)):
if -1.5 < 25-list_lpn_temp[i] < 1.5:
validated_lpn = 1
list_validated.append(validated_lpn)
new_list_lpn_temp.extend(list_lpn_temp[i])
else:
validated_lpn = 0
list_validated.append(validated_lpn)
df2 = pd.DataFrame(columns=['first_temp_lpn', 'first_temp_lpn_validated', 'second_temp_lpn', 'second_temp_lpn_validated', 'third_temp_lpn', 'third_temp_lpn_validated'])
df2 = df2.append({'first_temp_lpn' : list_lpn_temp[0][0], 'first_temp_lpn_validated' : list_validated[0], 'second_temp_lpn' : list_lpn_temp[1][0], 'second_temp_lpn_validated' : list_validated[1], 'third_temp_lpn' : list_lpn_temp[2][0], 'third_temp_lpn_validated' : list_validated[2]}, ignore_index=True).round(2)
with engine.connect() as conn, conn.begin():
df2.to_sql('Raw_Validated', conn, if_exists='append', index=False)
新(KP)
我们有一个 time_start 和 time_end 值,其格式为日期时间。我们想将其与临时数据一起发送,因此我们尝试修改 df2.append。
lastTime = pd.read_sql('SELECT MAX(timestamp) FROM Raw_Data', conn).astype(str).values.tolist()
firstTime = pd.read_sql('SELECT MIN(timestamp) FROM Raw_Data', conn).astype(str).values.tolist()
firstTime = (pd.to_datetime(firstTime[0])-datetime.timedelta(minutes=10)).round('20T')
lastTime = (pd.to_datetime(lastTime[0])-datetime.timedelta(minutes=10)).round('20T')
test = lastTime - datetime.timedelta(minutes=40)
time_start = test.astype(str).values[0]
lastTime = lastTime + datetime.timedelta(minutes=20)
time_end = lastTime.astype(str).values[0]
for name, value, valid in zip(['first', 'second', 'third'], list_lpn_temp, list_validated):
temp[name+'_temp_lpn'] = value[0]
temp[name+'_temp_lpn_validated'] = valid
df2 = df2.append({'time_start' : time_start, 'time_end' : time_end}, temp)
print (df2)
但是只有日期时间被发送(time_start 和 time_end)
最佳答案
您可以循环遍历列表中的元素。类似的东西
temp = {}
for name, value in zip(['first', 'second', 'third'], list_lpn_temp):
temp[name+'_temp_lpn'] = value[0]
temp[name+'_temp_lpn_validated'] = value[1]
df2 = df2.append(temp)
关于python - 如何在Python中动态打印列表,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57726869/
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