import numpy as np
import pandas as pd
from datetime import datetime
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('flight.db')
curs = conn.cursor()
curs.execute("create table daily_flights (id integer,\
departure date, arrival date, number text, route_id integer)")
conn.commit()
for j in range(1,12):
df = pd.DataFrame([[j, datetime(2021, j, j+1, 3+j,10) , \
datetime(2021, j, j+1, 5+j,15), chr(64+j)+'1', 3*j+2]], \
columns=["id", "departure", "arrival", "number", "route_id"])
df.to_sql("daily_flights", conn, if_exists="append",index = False)
data = pd.read_sql_query("SELECT * FROM daily_flights", conn)
print("**************************************************************")
print("Display table daily_flights via SQL")
print("**************************************************************")
print(data)
print("**************************************************************")
print("Revert table daily_flights into DataFrame and display content")
print("**************************************************************")
conn = sqlite3.connect('flight.db')
query = conn.execute("SELECT * FROM daily_flights")
conn.commit()
cols = [column[0] for column in query.description]
result= pd.DataFrame.from_records(data = query.fetchall(), columns = cols)
print(result)
Runtime снапшот
Этот пост сделан в контексте вопроса
На мой взгляд автор вопроса не вполне правильно понимает спецификацию
pandas.co ncat() первым аргументом, которого является уже список дата фреймов. Собственно предложено два обхода
В цикле сформировать словарь с ключами для каждого дата фрейма и выгрузить весь словарь в формате CSV.
Описан подробно выше в теле поста.