Question

我正在尝试使用sqlite3根据datestamp的值访问数据库中的数据。请考虑以下代码：

live_db_conn = sqlite3.connect('/Users/user/Documents/database.db')
time_period = (dt.now() - timedelta(seconds=time)).strftime('%H:%M:%S')
time_period_data = pd.read_sql_query('SELECT * FROM table1 WHERE Datestamp > {}'.format(str(time_period)), live_db_conn)

当我运行此代码时，我收到以下错误：

pandas.io.sql.DatabaseError: Execution failed on sql 'SELECT * FROM table1 WHERE Datestamp > 12:33:33': near ":33": syntax error

我不明白这个错误来自哪里，因为如果我运行以下代码：

df = pd.read_sql_query('SELECT Datestamp FROM table1 LIMIT 10', live_db_conn)
print(df)

我得到以下输出：

Datestamp
0  10:46:54
1  10:46:59
2  10:47:04
3  10:47:09
4  10:47:14
5  10:47:19
6  10:47:24
7  10:47:29
8  10:47:34
9  10:47:39

所以看来（至少对我来说）我的sql查询是正确的。我试过.format(time_period)而不是.format(str(time_period))，但我无法弄清楚我做错了什么。

问题：如何选择与所选时间段对应的数据部分？

编辑：时间戳中的分钟似乎出现了问题。当我再次运行代码时，我得到了相同的错误，但是时间戳不同：

pandas.io.sql.DatabaseError: Execution failed on sql 'SELECT * FROM table1 WHERE Datestamp > 12:49:10': near ":49": syntax error

所以我要说语法错误与时间戳中的分钟有关。

Answer 1

而不是

time_period_data = pd.read_sql_query('SELECT * FROM table1 WHERE Datestamp > {}'.format(str(time_period)), live_db_conn)

我做了：

time_period_data = pd.read_sql_query('SELECT * FROM table1 WHERE Datestamp > "{}"'.format(time_period), live_db_conn)

解决了这个问题！

使用sqlite3查询

1 个答案: