PashaLynx

python3 bot.py & python3 importdata.py &
или см. screen

ModuleNotFoundError: No module named 'pyTelegramBotAPI'

Скачивать нужно pyTelegramBotAPI, а импортировать - telebot

p.s А можно было просто открыть документацию и решить всё за минуту :D

A simple echo bot
The TeleBot class (defined in _init_.py) encapsulates all API calls in a single class. It provides functions such as send_xyz (send_message, send_document etc.) and several ways to listen for incoming messages.

Create a file called echo_bot.py. Then, open the file and create an instance of the TeleBot class.

import telebot

bot = telebot.TeleBot("TOKEN", parse_mode=None) # You can set parse_mode by default. HTML or MARKDOWN

Note: Make sure to actually replace TOKEN with your own API token.

https://github.com/eternnoir/pyTelegramBotAPI#a-si...

Ошибку выдает потому, что запрос на вставку gender ('insert or ignore') пытается использовать ключи, а в таблице они не заданы.
Например, так

CREATE TABLE IF NOT EXISTS gender(gender text primary key)

В остальном по структуре. Если все же делаете реляционную модель, то в таблице студентов должны храниться id из этих справочных таблиц (groupp, teacher и т.д.), а не сами значения. Тогда это позволит поддерживать уникальность значений, позволять использовать выбор значений из справочников (которыми и будут эти таблицы gender, teacher и т.д.).

Пример, для учителя не просто таблица с teacher text, а таблица с ключевым полем, которое и используется для связки с таблицей студентов и остальными редактируемыми полями.

CREATE TABLE IF NOT EXISTS teacher(
            teacher integer primary key,
            teacher_name text)

Тогда по учителю можно будет добавлять и другие поля, характеризующие его, менять само имя(название/фамилию), при этом не нарушая связь по ключу с таблицей студентов. Выбор каждого поля для таблицы студентов будет выбором из текущих значений соответствующей справочной таблицы, а не ввод вручную.

Если же полноценная реляционная модель не нужна, то нет и смысла делать отдельную таблицу под каждую сущность (они по факту не будут использоваться), можно все хранить напрямую в таблице студентов.

import pandas as pd

d = {'q': [1.5,2.2,3], 'w': [2,3,4]}
df = pd.DataFrame(d)


df.loc[0, 'q'].tolist()
# Out: 1.5

При выборе одного значения вы должны указывать название индекса напрямую в loc, то есть в вашем случае так:
e = c.loc['2020-08-14', 'Open']

А если нужно сделать срез нескольких значений, то уже нужно использовать список, но тогда чтобы получить значения можно использовать метод .tolist(), который вернет список или .values, который вернет np.array

df.loc[[0, 1], 'q'].tolist()
# Out: [1.5, 2.2]

df.loc[[0, 1], 'q'].values
# Out: array([1.5, 2.2])