Python SQL 通过多个查询循环变量

Question

我在使用 Python Teradata (tdodbc) 查询时遇到问题，该查询循环使用不同变量的同一查询并合并结果。我在另一个post 收到了很好的指导并最终来到了这里。我现在的问题是数据框仅以循环中最终变量“state5”的查询结果结束。不幸的是，我们在各自的数据库中有 5 个状态，每个状态具有相同的模式。我可以运行相同的查询，但想要循环变量，以便我可以针对所有 5 个状态运行并返回附加的查询。这很容易使用 SAS 宏变量和修复，但需要将数据带到 Python 中以进行 EDA 和数据科学。

from teradata import tdodbc
udaExec = td.UdaExec(appConfigFile="udaexec.ini")
with udaExec.connect("${dataSourceName}") as session:


    state_dataframes = []
    STATES = ["state1", "state2", "state3", "state4", "state5"]

    for state in STATES:

    query1 = """database my_db_{};"""

    query2 = """      
        select top 10
        '{}' as state
        ,a.*
        from table_a
        """

    session.execute(query1.format(state))
    session.execute(query2.format(state))

    state_dataframes.append(pd.read_sql(query2, session))
    all_states_df = pd.concat(state_dataframes)

Answer 1

尽管这可能不是最有说服力的方法，但我终于能够让它发挥作用。我确实尝试将删除表作为单个变量“query5”执行，但收到​​ DDL 错误。一旦我将每个放置表分离到它自己的 session.execute 中，它就起作用了。

udaExec = td.UdaExec(appConfigFile="udaexec.ini")

with udaExec.connect("${dataSourceName}") as session:

    state_dataframes = []
    STATES = ["state1", "state2", "state3", "state4", "state5"]

    for state in STATES:

            query1 = """database my_db_{};"""

            query2 = """   
            create set volatile table v_table
            ,no fallback, no before journal, no after journal as
            (  
            select top 10
            '{}' as state
            ,t.*
            from table t
            )   
            with data
            primary index (dw_key)  
            on commit preserve rows;
            """

            query3 = """
            create set volatile table v_table_2
            ,no fallback, no before journal, no after journal as
            (  
            select t.*
            from v_table t
            )   
            with data
            primary index (dw_key)  
            on commit preserve rows;

            """

            query4 = """

            select t.* 
            from v_table_2 t

            """

            session.execute(query1.format(state))
            session.execute(query2.format(state))
            session.execute(query3)
            state_dataframes.append(pd.read_sql(query4, session))
            session.execute("DROP TABLE v_table")
            session.execute("DROP TABLE v_table_2")

    all_states_df = pd.concat(state_dataframes)

为清楚起见进行编辑：更正问题中的查询只需要适当的缩进。在我的 Teradata 环境中，我的假脱机空间有限，这需要构建许多 vol 表来分解查询。由于我花了很多时间试图解决这个问题，所以我添加了答案以帮助可能遇到这种情况的其他人。