循环执行SQL查询批量生成对应名称DataFrame的问题求解

问题原因 #

你当前的写法是循环中直接对循环变量query赋值，每次迭代都会覆盖上一次的结果，所以最终仅保留最后一次查询的返回值。

推荐方案：使用字典存储查询结果 #

该方案不会污染全局命名空间，后续批量处理所有查询结果时更便捷，是工业界的通用做法。

queries = ['name1','name2','name3']
# 初始化空字典存储结果，key为查询名，value为对应的DataFrame
df_dict = {}
for query_name in queries:
    df_dict[query_name] = report(query_name)

后续需要取对应查询结果时，直接通过df_dict['name1']、df_dict['name2']即可获取对应DataFrame。

可选方案：生成独立变量（不推荐） #

如果确实需要生成name1、name2这类独立的全局变量，可以通过操作全局命名空间实现，但是该方法容易出现命名冲突、调试难度高，非必要不建议使用。

queries = ['name1','name2','name3']
for query_name in queries:
    globals()[query_name] = report(query_name)

执行完成后就可以直接使用name1、name2、name3变量调用对应查询结果。

小优化点 #

你的report函数中开头初始化df = []是冗余的，后续会被pandas读取的DataFrame覆盖，可以删掉这行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mhooper