Проверьте наличие существующих данных перед записью в базу данных

При записи данных временных рядов из кадра данных pandas в корзину InfluxDB, чтобы проверить, существует ли уже определенная строка данных в корзине (и, таким образом, предотвратить повторную запись данных).

Формат данных временного ряда, который существует в фрейме данных pandas (пример):

epoch,open,high,low,close,volume
1332374520.0,2.341,2.341,2.341,2.341,1.0
1332374700.0,2.343,2.343,2.343,2.343,1.0
1332374940.0,2.344,2.344,2.344,2.344,1.0
1332375420.0,2.344,2.344,2.344,2.344,2.0
1332375660.0,2.344,2.344,2.344,2.344,2.0
1332376080.0,2.344,2.344,2.344,2.344,1.0

Текущая программа Python, как показано ниже, не обнаруживает, что те же данные уже записаны в корзину database. Если программа запускается снова и снова, вывод оператора print должен быть виден, уведомляя об обнаружении повторяющихся данных.

import os
import pandas as pd
from tqdm import tqdm
from influxdb_client import InfluxDBClient, Point, WriteOptions
from influxdb_client.client.write_api import SYNCHRONOUS
from influxdb_client.client.query_api import QueryApi

# Example OHLCV data
data = {
    "epoch": [1330902000, 1330902060, 1330902120],
    "open": [2.55, 2.532, 2.537],
    "high": [2.55, 2.538, 2.549],
    "low": [2.521, 2.531, 2.537],
    "close": [2.534, 2.538, 2.548],
    "volume": [150, 69, 38]
}
concat_of_all_dfs = pd.DataFrame(data)

def data_point_exists(epoch, bucket, org):
    query = f'''
    from(bucket: "{bucket}")
      |> range(start: 0)
      |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "ohlcv")
      |> filter(fn: (r) => r["epoch"] == {epoch})
    '''
    result = query_api.query(org=org, query=query)
    return len(result) > 0

if __name__ == "__main__":

    # Database credentials
    token = os.getenv('INFLUXDB_TOKEN')
    bucket = "bucket_test"
    org = "organisation_test"
    url = "http://localhost:8086"

    # Initialize InfluxDB Client
    client = InfluxDBClient(url=url, token=token, org=org)
    write_api = client.write_api(write_options=SYNCHRONOUS)
    query_api = client.query_api()

    # Write data points one by one
    for index, row in tqdm(concat_of_all_dfs.iterrows(), total=len(concat_of_all_dfs)):
        epoch = row['epoch']
        if not data_point_exists(epoch, bucket, org):
            point = Point("ohlcv") \
                    .field("epoch", row['epoch']) \
                    .field("open", row['open']) \
                    .field("high", row['high']) \
                    .field("low", row['low']) \
                    .field("close", row['close']) \
                    .field("volume", row['volume'])
            write_api.write(bucket=bucket, org=org, record=point)
        else:
            print(f"Data point for epoch {epoch} already exists. Skipping...")

    client.close()

Есть ли какие-либо ошибки в приведенном выше коде, которые могли бы помешать обнаружению повторяющихся данных (возможно, в функции запроса, видимой через скрипт Flux, или где-либо еще)?