Python 通过PYODBC迭代SQL查询，并将结果收集到数据库中

我试图对某个日期范围内的所有日期反复运行查询，并将结果收集到每个迭代的数据库中

我建立了一个连接（PYODBC），并创建了一个日期列表，我希望通过SQL查询将其聚合到DF中。我确认日期是一个列表

link = pyodbc.connect(  Connection Details     )

date = [d.strftime('%Y-%m-%d') for d in pd.date_range('2020-10-01','2020-10-02')]
type(date)

我创建了一个空DF来收集SQL查询每次迭代的结果，并检查了结构

empty = pd.DataFrame(columns = ['Date', 'Balance']) 
empty

我已将查询设置为：

sql = """
Select dt as "Date", sum(BAL)/1000 as "Balance"
From sales as bal
where bal.item IN (1,2,3,4)
AND bal.dt =  '{}'
group by "Date";

""".format(day)

我尝试了下面的for循环，希望将每个查询执行的结果聚合到空的df中，但是得到了一个空的df

for day in date:
    a = (pd.read_sql_query(sql, link))
    empty.append(a)

---

如果问题与SQL设置和/或for循环有关，您有什么想法吗？解决此问题的更好、更有效的方法？

看起来您在生成sql时没有定义day变量。 这可能有助于：

def sql_gen(day):
    sql = """
    Select dt as "Date", sum(BAL)/1000 as "Balance"
    From sales as bal
    where bal.item IN (1,2,3,4)
    AND bal.dt =  '{}'
    group by "Date";

    """.format(day)
    return sql

for day in date:
    a = (pd.read_sql_query(sql_gen(day), link))
    empty.append(a)

---

通过将

Date

添加为

groupby

列，并将开始日期和结束日期作为过滤参数传递，避免循环并运行单个SQL查询。并使用首选的参数化方法，而不是字符串格式设置，这

pandas.read_sql

不支持：

# PREPARED STATEMENT WITH ? PLACEHOLDERS
sql = """SALES dt AS "Date"
               , SUM(BAL)/1000 AS "Balance"
         FROM sales
         WHERE item IN (1,2,3,4)
           AND dt BETWEEN  ? AND ?
         GROUP BY dt;
      """

# BIND PARAMS TO QUERY RETURN IN SINGLE DATA FRAME
df = pd.read_sql(sql, conn, params=['2020-10-01', '2020-10-02'])

---

如果您重新分配了每个循环

empty=empty.append（a）

，您将得到一个非空数据帧。但警告：