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Hallo,
ich habe das Problem das ich eine Datenbank habe wo mehrere Messstationen unterschiedliche Messwerte Reinschreiben z.B.: Messstation 1: Luftemperatur, Bodenfeuchtigkeit, Lux | Messstation 2: Luftemperatur, Wassertemperatur, Lux. Wenn ich jetzt die Datenbank auslese um die Messwerte in Graphen anzuzeigen, wird mir bei Messstation 1 ein leerer Graph mit der Wassertemperatur erstellt.
Wie kann ich bevor die Graphen generiert werden abfragen welche Messwerte es in der Station gibt und dann nur für diese Werte Plots erstellen?

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PLOTS = {
    'luftfeuchtigkeit': {
        'label1': 'Luftfeuchtigkeit innen',
        'label2': 'Luftfeuchtigkeit ausen',
        'ylabel': 'Luftfeuchtigkeit in %',
        'werttypone': 1,
        'werttyptwo': 3
    },
    'temperatur': {
        'label1': 'Temperatur innen',
        'label2': 'Temperatur ausen',
        'ylabel': 'Temperatur in °C',
        'werttypone': 2,
        'werttyptwo': 4
    },
    'erdfeuchtigkeit': {
        'label1': 'Erdfeuchtigkeit',
        'ylabel': 'Erdfeuchtigkeit',
        'werttypone': 5,
        'werttyptwo': None
    },
    'lux': {
        'label1': 'Lichtitensität(lux)',
        'ylabel': 'Lichtitensität in Lux',
        'werttypone': 6,
        'werttyptwo': None
    },
    'wassertemperatur': {
        'label1': 'Wassertemperatur',
        'ylabel': 'Wassertemperatur in °C',
        'werttypone': 7,
        'werttyptwo': None
    },
}

p_list = [
    make_plot(mess_id, quantity, ask_length, None, None)
    for quantity in PLOTS
]

def make_plot(mess_id, datatype, ask_length, start, end):
    time = []
    wertone = []
    werttwo = []
    
    plot_data = PLOTS[datatype]
    conn = sqlite3.connect('data.db')
    print ("Opened database " + datatype + " successfully")
    cur = conn.cursor()
    if plot_data['werttyptwo'] != None:
        length = ask_length * 2
    else:
        length = ask_length 

    if start == None or end == None :
        cur.execute("SELECT id, messstation_id, werttyp_id, timestamp, wert  from messung  WHERE messstation_id = ? AND werttyp_id = ? OR werttyp_id = ?ORDER BY timestamp DESC, werttyp_id ASC LIMIT ?;", [mess_id, plot_data['werttypone'], plot_data['werttyptwo'], length])
    else:
        cur.execute("SELECT id, messstation_id, werttyp_id, timestamp, wert  from messung WHERE timestamp BETWEEN ? AND ? ORDER BY timestamp DESC, werttyp_id ASC;", (start, end))

    rows = cur.fetchall()
    for row in rows:
        if plot_data['werttypone'] == row[2] in row:
            time.append(row[3])
            wertone.append(row[4])
        if plot_data['werttyptwo'] == row[2] in row:
            werttwo.append(row[4])
    conn.close()

    time.reverse()
    wertone.reverse()
    if 'werttyptwo' in plot_data:
        werttwo.reverse()
    
    datetimes = [datetime.datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d %H:%M') for d in time]
    df = pd.DataFrame(time, columns=['date'])
    df.loc[:, 'date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d %H:%M')

    plot = figure(plot_height=300, x_axis_type='datetime', sizing_mode='scale_width', tools="save", toolbar_location=None)
    source = ColumnDataSource(data=dict( date=df['date'], wertone=wertone))
    plot1 = plot.line('date', 'wertone', line_width=2, source=source, legend=plot_data['label1'])
    if datatype == 'luftfeuchtigkeit' or datatype == 'temperatur':
        source = ColumnDataSource(data=dict( date=df['date'], wertone=wertone, werttwo=werttwo))
        plot2 = plot.line('date', 'werttwo', line_width=2, source=source, legend=plot_data['label2'], color="firebrick")

    hover = HoverTool(
        tooltips=[('Uhrzeit:', '@date{%d.%m.%Y %H:%M}'), (plot_data['label1'], '@wertone{0.00}') ],
        formatters={'date'      : 'datetime',},
        mode='vline'
    )
    
    if datatype == 'luftfeuchtigkeit' or datatype == 'temperatur':
        hover.renderers=[plot2]
        hover.tooltips=[('Uhrzeit:', '@date{%d.%m.%Y %H:%M}'), (plot_data['label1'], '@wertone{0.00}'), (plot_data['label2'], '@werttwo{0.00}') ]
    else:
        hover.renderers=[plot1]
    
    plot.add_tools(hover)
    plot.xaxis.formatter=DatetimeTickFormatter( hours=["%H:%M"], days=["%d.%m.%Y %H:%M"], months=["%d.%m.%Y %H:%M"], years=["%d.%m.%Y %H:%M"])
    plot.xaxis.major_label_orientation = pi/5
    plot.yaxis.axis_label = plot_data['ylabel']
    plot.legend.location ="top_left"
    plot.legend.click_policy="hide"
    
    return plot

@Hypec: was soll denn die `p_list`? Nicht nur, dass das ein schlechter Name ist, auch den Inhalt will man nicht als globale Variable haben.

Pro werttyp_id eine eigene Abfrage, dann ist auch diese for-Schleife über `rows` trivial.
`timestamp` in der Datenbank sollte schon datetime-Objekte zurückliefern, das solltest nicht Du händisch machen und vor allem, warum zwei mal?

Auf None prüft man mit `is None` bzw. `is not None`. Das solltest Du auch immer mit werttyptwo machen und nicht später wieder auf datatype überwechseln.

SQL kennt `count(*)`.

Oke ich habe den namen in plot_list geändert. Das ist nur ein Ausschnitt aus einer Funktion wo noch andere sachen drin sind die hier aber nicht wichtig sind.

Ich verstehe nicht was du jetzt genau meinst.
Das 2. mal habe ich entfernt, aber wenn ich hier direkt time angebe dann bleiben meine plots leer.

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source = ColumnDataSource(data=dict( date=df['date'], wertone=wertone))

Das mit is None habe ich geändert. Werttyptwo und datatype ist ein unterschied da gibt es kein wechsel ein datentyp ist z.B. "luftfeuchtigkeit" welcher dann aus den beiden werttypen "luftfeuchtigkeit innen" und "luftfeuchtigkeit außen" besteht.

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