企微经销商员工信息表 dwi_02_dlroprt_wecom_dlrstaff 表作为主表成员id(userid)为关联字段与dwi_02_useroprt_wecom_relationship表中成员id(userid)进行关联；用python pandas实现

在Python中，我们可以使用pandas库来处理SQL查询并将两个数据表按照关联字段进行连接。首先，你需要安装必要的库，如`pandas`, `sqlalchemy`以及数据库适配器，比如`pymysql`或`psycopg2`等，取决于你的数据库是什么。

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# 创建数据库引擎，假设使用的是MySQL
engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://username:password@localhost/db_name')

# 加载两个数据表
table1_df = pd.read_sql_table('dwi_02_dlroprt_wecom_dlrstaff', engine)
table2_df = pd.read_sql_table('dwi_02_useroprt_wecom_relationship', engine)

# 确定关联字段名，这里是'member_id'
join_key = 'userid'

# 使用pandas的merge函数，根据关联字段进行内连接
merged_df = pd.merge(table1_df, table2_df, on=join_key, how='inner')  # 如果你想保留所有匹配项可以改为how='left' or 'right'

# 这样，merged_df就是两个表合并后的结果，包含了来自两个表的数据，其中'member_id'列相同的记录被链接在一起了。