如何比对两个表不同的列，其他的列和行都一样

您使用 SQL 的 EXCEPT 操作符来比对两个表不同的列，其他的列和行都一样。EXCEPT 操作符用于从第一个查询结果中返回所有不在第二个查询结果中的行。以下是一个示例 SQL 查询：

SELECT column1, column2, column3
FROM table1
EXCEPT
SELECT column1, column2, column3
FROM table2;

在这个查询中，我们选择要比对的三列(column1, column2, column3)。查询将返回在 table1 中存在但在 table2 中不存在的行，这些行的值在这三列中是不同的。

相关问题

ab两个表,列不同,现在需要行与行一一对应

如果两个表的列不同，但是需要将它们的行一一对应，可以使用ROW_NUMBER()函数来给每个表的行赋予一个序号，然后再将这些序号进行JOIN操作。

假设我们有两个表table1和table2，它们没有相同的列名，但是我们需要将它们的行一一对应输出。我们可以使用以下SQL语句：

SELECT t1.col1, t2.col2
FROM 
   (SELECT col1, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY col1) as rn FROM table1) t1
JOIN 
   (SELECT col2, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY col2) as rn FROM table2) t2
ON t1.rn = t2.rn;

在这个SQL语句中，我们分别对table1和table2的行进行了编号，并将其作为一个新的表t1和t2输出。然后，我们使用JOIN操作将这两个表按照行号进行连接，最终输出了每个表的行一一对应的结果。

需要注意的是，这种方法假设table1和table2的行数相同，否则将会出现行匹配不上的情况。

合并两个行索引列索引都不一样的dataframe

可以使用 pandas 的 concat 函数来合并两个行索引和列索引都不一样的 DataFrame。下面是具体的步骤：

1. 确定合并方式：横向合并或纵向合并。横向合并是将两个 DataFrame 按列合并，纵向合并是将两个 DataFrame 按行合并。这里以横向合并为例。

2. 选取需要合并的列。由于两个 DataFrame 的列索引不一样，所以需要先选取需要合并的列，然后再使用 concat 函数。

3. 使用 concat 函数进行合并。具体使用方法为：将需要合并的列放在一个列表中，然后将列表作为参数传入 concat 函数中。同时需要指定 axis=1，表示按列合并。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 合并两个 DataFrame
merged_df = pd.concat([df1['A'], df2['C'], df2['D']], axis=1)

print(merged_df)

输出结果为：

   A  C   D
0  1  7  10
1  2  8  11
2  3  9  12

其中，merged_df 是合并后的 DataFrame，包含了 df1 的 A 列和 df2 的 C、D 列。