本日は、データ更新の処理を修正し、INTEGER で保存されていたデータを REAL で読み込めるように対応しました。また、既存の update 処理を見直し、必要なカラムの更新のみを行うように修正しました。さらに、テーブルのカラム名の違いによるエラー (KeyError) の解決を行い、スクリプトの安定性を向上させました。
コード修正・エラー対応
INTEGER型のデータをREAL型で適切に読み込めるように修正KeyError: 'checkin_date_new'の発生原因を特定し、適切なカラム名に修正UPDATE文に含めるカラムをstatus_new, check_in_date_new, guest_name_new, total_price_newに限定- データの自動更新を行わず、必要なときに
UPDATEを実行する仕様に変更
データ処理・分析・可視化の進捗
update_dataのデータ構造を確認し、正しいカラム名でアクセスできるように修正pandasを使用したiterrows()のループ処理を見直し、効率的にSQLiteへ更新- データ型の変換処理を整理し、今後の拡張が容易になるようにリファクタリング
今後の進め方
streamlitを使用し、Jupyter Labで作成したレポートを表示するアプリ (app.py) の開発streamlitでデータを可視化し、予約情報の分析・確認を行うダッシュボードの作成update処理を最適化し、必要なデータのみを効率的に更新する仕組みを強化
