Modules
		pandas sqlite3

Classes
		builtins.object DB   class DB(builtins.object)     The super simple ORM for Data Scientists! It performs basic CRUD operations on SQLITE3 database.   Observations:      - Columns must be in this format "ColName" or "col_name" (NO SPACES ALLOWED)     - Commas ',' are NOT accepted     - The more data you have the more slower it will be (it uses pandas for working with sqlite)     - It will set a column 'ID' as primary key when you add a table     - All columns (except ID) will have datatype TEXT...    TODO - Implement and test in chunks (chunk_size) feature for bigger tables   For now it's ok if table is under 10.000 rows, if more it will get slow..     Methods defined here: __init__(self, database_path) Require path to database as parameter add_row(self, table_name, one_row_df) Insert one row in the database.      table_name - name of the table     one_row_df - a pandas dataframe with just one row add_rows(self, table_name, df) Add multiple rows to an sqlite table one by one. table_name - name of the table df - a pandas dataframe (careful on the size may take a while) You can just use this instead of add_row def append_table(self, table_name, df) " Append df to an existing table in the database create_table(self, table_name, df) " Create a sqlite table with and ID INTEGER PRIMARY KEY If a table with that name exists replace that table with the current one execute_query(self, query, keep_connection=False) Execute query, commit and close query get_connection(self) Connect to a db and if it not exists creates one with the name given get_row(self, table_name, row_index=None, column_name=None, row_value=None, as_dict=False, chunk_size=None) get_row from 'table_name' where 'column_name' has this 'row_value' or get row where ID = row_index get_rows(self, table_name, row_indexes=None, column_name=None, row_values=None, as_dict=False, chunk_size=None) get_row from 'table_name' where 'column_name' has this 'row_values' (list) or get row where index = row_indexes (list) You can just use this instead of get_row def get_table(self, table_name, as_dict=False, chunk_size=None) Get table from the database as a pandas dataframe  table_name - name of the table as_dict=False - option to get the df as dict('list') pandas format ex: {"col1": ['a','b','c'], "col2": ['d','f','g']} (NOT TESTED)chunk_size - is df is to big you can get it in chunks, where chunk_size = number of rows, it will return also the connection get_tables(self, table_names, as_dict=False, chunk_size=None) Get tables from database in a dict table_names - names of the table - LIST as_dict=False - option to get the df as dict('list') pandas format ex: {"col1": ['a','b','c'], "col2": ['d','f','g']} (NOT TESTED)chunk_size - is df is to big you can get it in chunks, where chunk_size = number of rows, it will return also the connection remove_row(self, table_name, one_row_df=None, id_value=None) Delete row or rows by maching remove_rows(self, table_name, df=None, id_values=None) Remove rows from table based on the dataframe or list of ID's given You can just use this instead of remove_row def remove_table(self, table_name) Delete/remove table from database update_cells(self, table_name, df) Update cells of the table in the database Data descriptors defined here: __dict__ dictionary for instance variables (if defined) __weakref__ list of weak references to the object (if defined)