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问通过left join SQL和Pandas合并数据帧
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Stack Overflow用户

提问于 2019-02-10 14:14:26

回答 2查看 1.4K关注 0票数 0

我使用Python将两个表转换为MySQL数据库。下面的SQL代码用于对数据库中的两个表执行join。我如何通过编写等价的python代码来做同样的事情呢？

MySQL代码：

SELECT A.num, B.co_name, A.rep_name
FROM A 
JOIN B 
ON A.num=B.no

所需的Python代码：

sql = "XXX"    
df_merged = pd.read_sql(sql, con=cnx)

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回答 2

Stack Overflow用户

发布于 2019-02-10 15:56:36

我设法通过用适当的撇号括起我的查询来解决问题：

sql = '''SELECT A.num, B.co_name, A.rep_name 
FROM A 
LEFT JOIN B ON A.num=B.no ''' 
df_merged = pd.read_sql(sql, con=cnx)

票数 1

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Stack Overflow用户

发布于 2019-02-10 15:35:49

您可以采取的一种方法是逐个获取每个元素，并将其插入到新的表/数据帧中。

zip( *map(lambda x: pd.read_sql_query(SQL.format(x),connection).loc[0],  
                                      df.yourDataFrame))

这将生成一个键值对，SQL表作为键，pandas df作为值。您可以将这些值添加到您喜欢的任何位置(df或sql表)。

希望这能有所帮助:)

票数 0

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/54613854

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