mt_df = pd.merge(mt_df, third_df, left_on='门店id', right_on='三方id', how='left')

这是一个使用 Pandas 库中的 merge() 函数将两个数据框 mt_df 和 third_df 进行左连接的操作。其中 mt_df 是左侧的数据框，third_df 是右侧的数据框。在这个操作中，使用 '门店id' 列作为 mt_df 的连接键，使用 '三方id' 列作为 third_df 的连接键。左连接的方式是指将 mt_df 中的所有行都保留下来，并将符合连接条件的 third_df 中的行合并到 mt_df 中相应的行中。如果某些行在 third_df 中没有匹配的行，则对应的列将填充为缺失值。

相关问题

连接mysql数据库 # mysql_conn = mysql.connector.connect(host='172.16.2.246', # port='33060', # user='root', # password='8ach4b6f9c', # database='testdata_analyse', # ) # 连接SqlServer数据库 # sqlserver_conn = pyodbc.connect( # "Driver={ODBC Driver 17 for SQL Server};" # "Server=127.0.0.1,34333;" # "Database=56_User;" # "Uid=56newstrc20161126UID;" # "Pwd=dfsalf5656^$($)RPRFK;" # 获取 SQL Server 数据 # sql_query = "SELECT i_ui_identifier,nvc_user_name FROM t_user_info" # sql_server_df = pd.read_sql(sql_query, sqlserver_conn) # ) # 连接MongoDB数据库 # mongo_client = pymongo.MongoClient("mongodb://127.0.0.1:27017/") # mongo_db = mongo_client["ywb_distribution"] # mongo_collection = mongo_db["payCondition"] # mongo_data = mongo_collection.find() # 使用 pandas 将数据转换为 DataFrame 格式 # import pandas as pd # # mongo_df = pd.DataFrame(mongo_data) # sql_server_df = pd.DataFrame(sql_server_data) # # # 将两个 DataFrame 进行左连接 # result_df = pd.merge(mongo_df, sql_server_df, how='left', left_on='userId', right_on='i_ui_identifier') 怎么将查询结果插入到mysql数据库中，如何编写代码？？

可以使用 pandas 库中的 to_sql() 方法将查询结果直接插入到 MySQL 数据库中。下面是示例代码：

import pandas as pd
import mysql.connector

# 连接 MySQL 数据库
mysql_conn = mysql.connector.connect(
    host='172.16.2.246',
    port='33060',
    user='root',
    password='8ach4b6f9c',
    database='testdata_analyse'
)

# 执行查询操作，查询结果保存在 result_df 变量中
result_df = pd.read_sql("SELECT * FROM table_name", mysql_conn)

# 将查询结果插入到 MySQL 数据库中
result_df.to_sql(name='new_table_name', con=mysql_conn, if_exists='replace', index=False)

# 关闭连接
mysql_conn.close()

其中，name 参数指定要插入的表名，con 参数指定要使用的连接对象，if_exists 参数指定当目标表已经存在时的行为，index 参数指定是否将 DataFrame 的索引作为一列插入到表中。在上面的代码中，if_exists 参数的值为 'replace'，表示如果目标表已经存在，则先删除表中的数据再插入新数据。如果要追加数据而不是替换，请将 if_exists 参数的值设置为 'append'。

# import pyodbc # import mysql.connector # import schedule # import time # import pymongo # def job(): # 连接SqlServer数据库 # sqlserver_conn = pyodbc.connect( # "Driver={ODBC Driver 17 for SQL Server};" # "Server=127.0.0.1,34333;" # "Database=56_User;" # "Uid=56newstrc20161126UID;" # "Pwd=dfsalf5656^$($)RPRFK;" # ) # 连接MongoDB数据库 # mongo_client = pymongo.MongoClient("mongodb://127.0.0.1:27017/") # mongo_db = mongo_client["ywb_distribution"] # mongo_collection = mongo_db["payCondition"] # mongo_data = mongo_collection.find() # 使用 pandas 将数据转换为 DataFrame 格式 # import pandas as pd # # mongo_df = pd.DataFrame(mongo_data) # sql_server_df = pd.DataFrame(sql_server_data) # # # 将两个 DataFrame 进行左连接 # result_df = pd.merge(mongo_df, sql_server_df, how='left', left_on='userId', right_on='i_ui_identifier') 将这个查询结果进行插入，怎么写python代码

你这段代码存在一些问题，缺少了从 SQL Server 中获取数据的代码，因此无法完成左连接操作。此外，在代码中也没有插入数据到 MongoDB 数据库的代码。以下是一个简单的示例，首先获取 SQL Server 中的数据，然后将数据插入到 MongoDB 数据库中：

import pyodbc
import pymongo
import pandas as pd

# 连接SqlServer数据库
sqlserver_conn = pyodbc.connect(
    "Driver={ODBC Driver 17 for SQL Server};"
    "Server=127.0.0.1,34333;"
    "Database=56_User;"
    "Uid=56newstrc20161126UID;"
    "Pwd=dfsalf5656^$($)RPRFK;"
)

# 获取 SQL Server 数据
sql_query = "SELECT * FROM table_name"
sql_server_df = pd.read_sql(sql_query, sqlserver_conn)

# 连接MongoDB数据库
mongo_client = pymongo.MongoClient("mongodb://127.0.0.1:27017/")
mongo_db = mongo_client["ywb_distribution"]
mongo_collection = mongo_db["payCondition"]

# 将数据插入到 MongoDB 数据库
mongo_collection.insert_many(sql_server_df.to_dict('records'))

请将 `table_name` 替换为你要查询的表名，也可以根据需要修改其他参数。注意，这只是一个简单的示例，实际情况下可能需要根据具体需求进行修改。