Получить максимальную дату из столбцов в Redshift, используя динамически меняющийся список столбцов и таблиц с Python?

У меня есть список столбцов меток времени, которые соответствуют определенным таблицам в Redshift. Я хочу иметь возможность получить самую последнюю дату всех столбцов меток времени для данной таблицы. Я не могу просто написать имена столбцов, потому что таблицы имеют разные имена столбцов. У меня есть кадр данных с именем таблицы и столбцами, которые мне нужны

table_name column data_type
 tbl1 sent_at timestamp without timezone
 tbl1 message_received timestamp without timezone
 tbl1 scene_updated timestamp without timezone
 tbl2 phone_updated timestamp without timezone
 tbl2 col2_updated timestamp without timezone
 tbl3 sent_at timestamp without timezone
 tbl3 number_updated timestamp without timezone

Я хочу проверить из каждой таблицы самую последнюю дату всех столбцов меток времени. Я пытаюсь создать запрос, который включает в себя создание строки, которая использует «max ()», а затем заполняется внутри круглых скобок для использования в запросе. Вот так:

for table in set(df.table_name):
 sub = df[df.table_name == table]
 cols = [x for x in sub.column.values.tolist()]
 str_max = 'max()' * len(cols)
 que = 'select' + str_max + 'from {}'.format(table)
 time_table = pd.read_sql_query(que, conn) 
.... 
 

Затем я бы использовал pandas, чтобы получить максимальное значение всех столбцов. Однако я не могу понять, как вставить имя столбца между «()», чтобы получить максимальное значение при изменении всех имен столбцов. Возможно, в Redshift есть способ посмотреть максимальное значение всех столбцов при использовании фильтра data_type, но я не знаю, как это сделать.

Решение проблемы

Я решил это, используя другой цикл for и добавив имена столбцов в строку. Затем я объединил список в одну строку, чтобы поместить ее в один запрос. После выполнения запроса я использовал max(), чтобы найти максимальное значение всех столбцов.

for table in set(df.table_name):
 sub = created_at_tables[created_at_tables.table_name == table]
 cols = [x for x in sub.column_name.values.tolist() if x!= 'table_updated_at']
 col_str = []
 for i in cols: 
 col_str.append('max(' + i + ') as ' + i)
 col_str = ','.join(col_str)
 que = 'select {} from schema.{}'.format(col_str, table)
 new_table = pd.read_sql_query(que, rsm.dbengine)
 new_table.dropna(axis = 1, inplace = True)
 most_recent_date = new_table.max(axis=1).reset_index()[0][0]