python左连接具体步骤

在Python中，使用pandas库进行数据处理时，左连接（left join）是将两个DataFrame按照一个或多个共享的键（column）合并，保留左侧DataFrame的所有行，并只包含右侧DataFrame中匹配的行。以下是左连接的具体步骤：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

2. 准备数据：确保你有两个DataFrame对象，通常来自CSV文件、数据库查询结果或其他数据源。

df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                   'value1': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
                   'value2': [5, 6, 7, 8],
                   'value3': [9, 10, 11, 12]})

3. 使用`merge()`函数进行左连接：

result = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')

- `on`参数指定用于连接的列名，
- `how='left'`表示执行左连接。

4. 查看结果：

print(result)

这将输出一个新DataFrame，其中包含了df1的所有行和df2中与df1中key匹配的行。

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python lable自动左右滚动显示长文本

Python lable可以通过设置scrollable参数来实现自动左右滚动显示长文本。具体步骤如下：

1. 创建一个QLabel对象，并设置文本内容。

label = QLabel('这是一个很长很长很长很长的文本内容。')

2. 设置label的最小宽度和最大宽度，使其能够容纳整个文本内容。

label.setMinimumWidth(label.fontMetrics().width(label.text()))
label.setMaximumWidth(label.fontMetrics().width(label.text()))

3. 设置label的scrollable属性为True，使其变为可滚动的。

label.setScaledContents(True)
label.setWordWrap(True)
label.setIndent(0)
label.setOpenExternalLinks(False)
label.setOpenExternalLinks(False)
label.setTextInteractionFlags(Qt.TextSelectableByMouse)
label.setStyleSheet("QLabel{border: none;}")
label.setMaximumHeight(label.sizeHint().height())
label.setFixedWidth(500)
label.setScaledContents(False)
label.setWordWrap(False)

4. 利用QScrollBar和QTimer实现滚动效果。首先创建一个QScrollBar对象，然后将它与label的valueChanged信号连接起来。信号发送时，更新label的text显示内容，使其显示出当前滚动到的位置。 再利用QTimer定时器，每隔一段时间自动重新设置scrollbar的value，并不断更新label显示内容，从而实现滚动效果。

scroll_bar = QScrollBar(Qt.Horizontal, self)
scroll_bar.setMinimum(0)
scroll_bar.setMaximum(label.width() - self.width())
scroll_bar.valueChanged.connect(lambda value: label.move(-value, 0))
scroll_bar.sliderMoved.connect(lambda value: label.move(-value, 0))

self.timer = QTimer()
self.timer.setInterval(50)
self.timer.timeout.connect(lambda : self.scroll_label(label, scroll_bar))
self.timer.start()

def scroll_label(self, label, scroll_bar):
    value = scroll_bar.value() + 1
    if value > scroll_bar.maximum():
        value = scroll_bar.minimum()
    scroll_bar.setValue(value)
    label.move(-value, 0)

以上步骤实现后，就可以通过自动滚动来实现长文本内容的显示。

用python 左查询两个datafram中某几列相同的值

可以使用 pandas 库中的 merge 函数来实现左连接查询两个 DataFrame 中某几列相同的值。具体步骤如下：

1. 假设要查询的两个 DataFrame 分别为 df1 和 df2，它们都有一个列名为 "key" 的列。
2. 使用 merge 函数进行连接，指定连接方式为左连接，指定连接的列为 "key"，并指定要查询的列。
3. 最后，使用 dropna 函数删除查询结果中出现 NaN 值的行，即可得到最终结果。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 构造示例数据
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C'], 'value1': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'C', 'D'], 'value2': [4, 5, 6]})

# 左连接查询
result = pd.merge(df1[['key', 'value1']], df2[['key', 'value2']], on='key', how='left')

# 删除出现 NaN 的行
result = result.dropna()

# 打印查询结果
print(result)

输出结果为：

  key  value1  value2
1   B       2     4.0
2   C       3     5.0

其中，"key" 列为两个 DataFrame 中相同的列，"value1" 和 "value2" 列是要查询的列。在左连接查询中，以 df1 为基础，查询 df2 中与 df1 中 "key" 列相同的行，并将结果合并到一起。最后，删除出现 NaN 的行，得到最终结果。