用python代码将两表以编号作为主键进行外连接
时间: 2023-06-04 21:08:58 浏览: 284
好的,这是一个技术问题,我可以回答你。你可以使用 pandas 库来实现外连接,具体代码可以参考下面的示例:
```python
import pandas as pd
# 定义两个数据表
df1 = pd.DataFrame({'编号': [1, 2, 3, 4], '姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六']})
df2 = pd.DataFrame({'编号': [2, 3, 5], '年龄': [25, 30, 35]})
# 进行外连接
merged = pd.merge(df1, df2, on='编号', how='outer')
print(merged)
```
在上面的代码中,我们首先定义了两个数据表 df1 和 df2,它们都包含了一个编号列,这个列是它们的主键。然后,我们使用 pandas 的 merge 函数将它们进行了外连接,合并后的数据表存储在 merged 变量中。最后,我们通过 print 函数将合并后的数据表输出到屏幕上。
需要注意的是,外连接会将左边的表和右边的表中所有的数据(包括不匹配的数据)都合并在一起。如果你只想保留匹配的数据,可以使用内连接(how='inner')。
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用python代码将两表以编号作为主键进行外连接bing查看数据是否合并成功
可以的,以下是代码示例:
```python
import pandas as pd
# 读取两个表
table1 = pd.read_csv('table1.csv')
table2 = pd.read_csv('table2.csv')
# 进行外连接并以编号作为主键
merged_table = pd.merge(table1, table2, on='编号', how='outer')
# 查看数据是否合并成功
print(merged_table.head())
```
python数据分析与应用,以编号作为主键进行外连接
在Python中,可以使用pandas库进行数据分析和应用。如果要以编号作为主键进行外连接,可以使用pandas的merge函数来实现。
假设有两个数据框df1和df2,它们的主键分别为id和编号(num),要将它们进行外连接,可以使用以下代码:
```
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4], 'name': ['A', 'B', 'C', 'D']})
df2 = pd.DataFrame({'num': [2, 3, 5, 6], 'age': [20, 30, 25, 35]})
result = pd.merge(df1, df2, left_on='id', right_on='num', how='outer')
```
在上述代码中,使用merge函数将df1和df2进行外连接,left_on参数指定左侧数据框的主键为id,right_on参数指定右侧数据框的主键为num,how参数指定连接方式为outer,表示保留两个数据框中所有的行。
最终的结果将保存在result变量中,输出结果如下:
```
id name num age
0 1.0 A NaN NaN
1 2.0 B 2.0 20.0
2 3.0 C 3.0 30.0
3 4.0 D NaN NaN
4 NaN NaN 5.0 25.0
5 NaN NaN 6.0 35.0
```
可以看到,左侧数据框中id为1和4的行没有对应的num值,右侧数据框中num为5和6的行没有对应的id值,这些行在外连接后会被保留。