多个不同查询结果作为不同列拼在一起

如果您想要将多个不同查询结果作为不同列拼在一起，可以使用子查询和JOIN操作来实现。具体来说，您可以将每个查询结果作为一个子查询，然后使用JOIN将它们拼在一起，例如：

SELECT t1.col1, t1.col2, t2.col3, t3.col4
FROM (
    SELECT col1, col2 FROM table1 WHERE condition1
) t1
JOIN (
    SELECT col3 FROM table2 WHERE condition2
) t2 ON t1.join_col = t2.join_col
JOIN (
    SELECT col4 FROM table3 WHERE condition3
) t3 ON t1.join_col = t3.join_col;

这个查询语句中，我们使用了三个子查询t1、t2和t3，分别从table1、table2和table3表中选择需要的列，并且使用JOIN操作将它们拼在一起。注意，使用JOIN操作时需要指定每个子查询中用于JOIN的列（例如上面的例子中使用了t1.join_col = t2.join_col和t1.join_col = t3.join_col）。

在实际使用中，您需要根据自己的需要修改每个子查询的列和条件，并且确保每个子查询中返回的列数和列类型都是一致的。

相关问题

多个不同查询结果拼在一张表

如果您想要将多个不同的查询结果拼在一张表中，可以使用UNION或UNION ALL关键字。这两个关键字都可以将多个查询结果组合在一起并作为一个结果集返回，但它们的区别在于UNION会自动去重，而UNION ALL则不会去重。

例如，下面的SQL查询语句将选择"kbnzx"数据库中"wmctntl"表中日期为"2022-01-01"的所有记录和"wmctntl"表中日期为"2022-01-02"的所有记录，并将它们作为一个结果集返回：

SELECT * FROM kbnzx.wmctntl 
WHERE to_char(tldate,'yyyy-MM-dd') = '2022-01-01' 
UNION ALL
SELECT * FROM kbnzx.wmctntl 
WHERE to_char(tldate,'yyyy-MM-dd') = '2022-01-02';

这个查询语句中，使用了UNION ALL关键字将两个查询结果组合在一起，并将它们作为一个结果集返回。注意，两个SELECT语句中的列数和列类型必须一致，否则会出现错误。如果您想要去重，请使用UNION关键字，例如：

SELECT * FROM kbnzx.wmctntl 
WHERE to_char(tldate,'yyyy-MM-dd') = '2022-01-01' 
UNION
SELECT * FROM kbnzx.wmctntl 
WHERE to_char(tldate,'yyyy-MM-dd') = '2022-01-02';

这个查询语句中，使用了UNION关键字将两个查询结果组合在一起，并且去除了重复的记录。

pandas 怎么把多个df拼接在一个df后面

要将多个DataFrame拼接在一起，您可以使用`pandas`库的`concat`函数。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建多个DataFrame示例
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})
df3 = pd.DataFrame({'A': [13, 14, 15], 'B': [16, 17, 18]})

# 拼接多个DataFrame
df_concatenated = pd.concat([df1, df2, df3])

# 打印拼接后的DataFrame
print(df_concatenated)

在上面的代码中，我们先创建了三个示例的DataFrame（`df1`，`df2`和`df3`）。然后，我们使用`pd.concat`函数来将这些DataFrame拼接在一起。将要拼接的DataFrame作为列表传递给`pd.concat`函数，并将结果存储在`df_concatenated`变量中。最后，我们使用`print(df_concatenated)`来打印拼接后的DataFrame。

请注意，`pd.concat`函数默认在行方向上进行拼接。如果您想在列方向上进行拼接，可以将`axis=1`作为参数传递给`pd.concat`函数。此外，您还可以使用其他参数来控制拼接的方式和行为，请参考`pandas`文档以了解更多细节。