Python和SQL的外连接给出了不同的结果。为什么？
Python和SQL的外连接给出了不同的结果。为什么？
提问于 2018-06-22 06:13:51
我在理解Python (Pandas)完全外连接和Microsoft SQL Server之间的区别时遇到了一些困难。在不深入数据的情况下，也许有人理解它们如何不同地发挥作用的理论。我在学习Python的同时并行运行这两个代码，以确保它能正常工作。
SQL代码：
SELECT *
FROM
(
SELECT *
FROM df1 a
FULL OUTER JOIN df2 b
on a.id_no=b.idno
) abc
FULL OUTER JOIN df3 c
on abc.id_no=c.idnoPython代码：
TripleMerge = df1.merge(df2, left_on='id_no', right_on=df2['idno'].astype(np.int64), how='outer').merge(
df3, left_on='id_no', right_on=df3['idno'].astype(np.int64), how='outer')每个连接的第一部分给我相同的行数(2323)，第二部分结果是SQL总共4951行，Python总共4552行。我想不出来。
一些提示:如果不转换int64， Python不会让我加入'idno‘。我以相同的方式对SQL和Python中的所有dfs进行排序，以控制排序。
如果你能想到任何地方调查，请让我知道。或者，如果您知道如何更好地编写Python代码(或者以一种完全不同的方式来测试行输出，请告诉我)。
谢谢!
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2018-06-22 06:35:50
在您的python示例中，没有与abc选择相同的内容。我很确定你的语法有点不对劲。
在SQL Server中，您说的是建立这个连接，然后将那个连接到另一个值上的表。
试试这个：
pd.merge(pd.merge(df1，df2，left_on='id_no'，right_on='idno'，how='outer')，df3，left_on='id_no'，right_on='idno'，how='outer')
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/50978136
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