假设A、B表中都有id列,A表有10行数据,B表中有5行数据,执行下面的查询语 句select * from A left join B on A.id=B.id 则返回()行数据 A 5 B 10 C 50 D 不确定
时间: 2024-03-31 18:38:12 浏览: 25
执行该查询语句,返回的行数据应该是A表中的所有10行数据都会被保留,B表中与A表中匹配的5行数据会被加入到结果集中,如果A表中的某一行数据没有匹配到B表中的数据,则该行数据在B表中对应的所有列将会使用NULL值填充。因此,返回的行数据应该是选项A 10行、选项B 5行、选项C 50行和选项D 不确定都不正确。正确答案应该是A 10行、B 5行、C 无关、D 无关。
相关问题
a和b表有重复数据取出a表和b表相同的数据
可以使用SQL语句中的INNER JOIN或者JOIN来实现。INNER JOIN是等值连接,会返回两个表中都有匹配的行的数据,例如:
SELECT a.*, b.* FROM a INNER JOIN b ON a.id=b.id;
这个查询语句会返回a表和b表中id相同的行的所有数据,包括a表和b表中的数据。
如果只想选择a表中的数据,可以像下面这样写:
SELECT a.* FROM a INNER JOIN b ON a.id=b.id;
这个查询语句会返回a表中和b表中id相同的行的所有数据,但只会选择a表中的数据。
pandas 用a表的一列数据筛选b表
可以使用 pandas 的 merge 函数将两个表按照某个列进行合并,然后再用筛选函数过滤数据。
例如,假设有两个表 a 和 b,其中 a 表的列名为 column_a,b 表的列名为 column_b,要筛选出 b 表中 column_b 列的值在 a 表 column_a 列中出现过的数据,可以按照以下步骤进行:
1. 使用 merge 函数将 a 表和 b 表按照 column_a 列进行合并,并指定合并方式为 inner,表示只保留两个表中都存在的数据:
```
merged_data = pd.merge(a, b, left_on='column_a', right_on='column_b', how='inner')
```
2. 对合并后的数据进行筛选,只保留 b 表中 column_b 列的值在 a 表 column_a 列中出现过的数据:
```
filtered_data = merged_data[merged_data['column_b'].isin(a['column_a'])]
```
这样,filtered_data 就是筛选后的结果。
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