pandas如何实现SQL中的left join

在 pandas 中，可以使用 `merge()` 函数来实现 SQL 中的 left join 操作。具体方法如下：

假设有两个数据框 df1 和 df2，以 df1 的某一列为连接键，可以使用以下代码进行 left join：

left_join_df = pd.merge(df1, df2, on='连接键', how='left')

其中，`on` 参数指定连接键，`how` 参数指定要进行 left join 操作。当 `how` 参数为 `'left'` 时，表示以 df1 为左表，df2 为右表进行 left join。

left join 操作会将 df1 中的所有记录都保留下来，并将 df2 中与 df1 中连接键相同的记录合并到 df1 中，没有匹配到的记录则填充为 NaN 值。

注意：在进行 left join 操作时，应该注意连接键的数据类型和格式，避免因为数据类型或格式不匹配而导致连接失败。

相关问题

python中使用sql语言的left join来对比两个wps表格的不同

在Python中，你可以使用pandas库配合SQL查询来比较两个WPS（如Excel）表格的差异，特别是通过LEFT JOIN操作。LEFT JOIN会在左表（通常是第一个表格）保留所有的记录，即使在右表（第二个表格）中没有匹配的记录。以下是简单的步骤：

1. 首先，你需要读取这两个WPS表格到pandas DataFrame中：

import pandas as pd

df1 = pd.read_excel('table1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('table2.xlsx')

2. 然后，你可以使用LEFT JOIN将它们连接起来，并找出左边所有记录而右边没有的记录：

combined_df = pd.merge(df1, df2, how='left', on=['共同键列'])  # '共同键列'是你想要依据进行比较的列名
diff_df = combined_df[~combined_df.duplicated(subset=['共同键列'], keep=False)]

`~combined_df.duplicated()`会筛选出那些在联合后的DataFrame中唯一的记录，也就是左表独有的。

df 实现left join

在Pandas库中，`df.left_join()`或`df.merge()`方法用于执行左连接（Left Join），这是SQL中的基本操作之一，用于结合两个数据框（DataFrame）基于共享的列值。假设我们有两个DataFrame，一个是"DataFrame A"，另一个是"DataFrame B"，想要根据某个键(key)将A的所有记录与B的部分匹配合并。

**左连接示例代码**:

import pandas as pd

# 假设 DataFrame A 和 B 都有一个共同的列 'key'
# DataFrame A:
df_A = pd.DataFrame({
    'key': ['K1', 'K2', 'K3'],
    'value_A': [1, 2, 3]
})

# DataFrame B:
df_B = pd.DataFrame({
    'key': ['K1', 'K4', 'K2'],
    'value_B': [4, 5, 6]
})

# 使用 left join 进行合并
merged_df = pd.merge(df_A, df_B, on='key', how='left')

# 结果会保留 df_A 中所有的记录，对于在 df_B 中没有匹配项的 'K3'，value_B 列会显示 NaN
merged_df

在这个例子中，结果数据帧(`merged_df`)会包含 `df_A` 的所有记录，即使在 `df_B` 中找不到匹配的关键字，也会保留，并在 `value_B` 列用 `NaN` 表示缺失值。