如果在查询数据不显示两表的主键呢，该怎么做

如果查询数据时不显示两个表的主键，可以在查询语句中使用“SELECT *”来选择要显示的列，然后在列列表中排除主键列。如下所示：

SELECT column1, column2, column3 FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1.foreign_key=table2.primary_key;

在上面的查询语句中，我们选择了要显示的列（column1, column2, column3），并使用INNER JOIN将两个表连接起来。我们还使用了表的外键和主键来进行连接。这样，查询结果将不会包含主键列。

相关问题

如果在查询数据不显示三个表的主键呢，该怎么做

如果查询数据不显示三个表的主键，可能是因为在查询语句中没有包含主键。可以在查询语句中使用SELECT语句选择需要显示的列，包括主键列。例如，如果三个表的主键分别为table1_id、table2_id和table3_id，可以在查询语句中使用以下语句显示这些列：

SELECT table1_id, table2_id, table3_id, other_column1, other_column2 FROM table1 JOIN table2 ON table1.id = table2.table1_id JOIN table3 ON table2.id = table3.table2_id;

在这个例子中，除了显示主键列之外，还显示了其他的列。

padndas数据框创建主键

### 回答1：
在 pandas 中可以使用 `set_index()` 方法来将一列设置为主键。例如，如果你有一个名为 `df` 的数据框，并且想将 'ID' 列设置为主键，可以这样做:

df = df.set_index('ID')

如果您不想将原始数据框更改,可以使用.copy()来进行复制

df2 = df.set_index('ID').copy()

还可以在读取文件时设置主键,比如读取csv

df = pd.read_csv("data.csv", index_col='ID')

如果你想将多列设置为主键，可以使用列表传递给 `set_index()`，例如：

df = df.set_index(['col1', 'col2'])

### 回答2：
在pandas中，可以使用set_index函数来为数据框创建主键。

set_index函数用于设置一列或多列作为数据框的索引，从而创建主键。可以传递列名字符串或列名列表作为参数。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含多个列的数据框
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
        '年龄': [25, 30, 35],
        '性别': ['男', '女', '男']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用set_index函数创建主键
df = df.set_index('姓名')

print(df)

这段代码中，我们首先创建了一个包含“姓名”、“年龄”和“性别”三列的数据字典，并使用pd.DataFrame函数将其转换为数据框。然后，我们使用set_index函数将“姓名”列作为主键，也就是将其设置为索引。最后，通过打印数据框，我们可以看到“姓名”列已成为主键。

set_index函数还支持使用多列作为主键。如果想要将多列作为主键，只需将列名组成的列表作为set_index函数的参数即可。例如，使用以下代码可以将“姓名”和“年龄”两列作为主键：

df = df.set_index(['姓名', '年龄'])

在此示例中，我们将“姓名”和“年龄”两列组成的列表作为set_index函数的参数，从而将这两列作为主键。通过执行这行代码后，数据框的索引将显示为由“姓名”和“年龄”两列组成的多级索引。

### 回答3：
Pandas是一个流行的数据分析库，可以使用它来创建和处理数据框。在Pandas中，可以使用一列或多列来创建主键。

创建主键的第一步是加载数据。可以使用Pandas的`read_csv()`函数从CSV文件中加载数据，或者使用`read_excel()`函数从Excel文件中加载数据。加载数据后，可以使用`head()`函数查看前几行数据，确保数据正确加载。

创建主键的第二步是选择一列或多列作为主键。可以使用`set_index()`函数来选择列作为主键。例如，如果我们想把"ID"列作为主键，可以使用以下代码：

df.set_index("ID", inplace=True)

其中，`df`是数据框的名称，"ID"是想要设置为主键的列名。

创建主键的第三步是确保主键的唯一性。可以使用`duplicated()`函数来检查是否存在重复主键。如果存在重复主键，可以使用`drop_duplicates()`函数删除重复记录。例如，可以使用以下代码删除重复记录：

df.drop_duplicates(inplace=True)

这将删除整行数据中重复的记录，保留唯一的主键。

创建主键的最后一步是确保主键的完整性。这意味着主键的值不能为null或缺失。可以使用`dropna()`函数删除包含缺失值的行。例如，可以使用以下代码删除包含缺失值的行：

df.dropna(inplace=True)

这将删除整行数据中包含缺失值的记录，确保主键的完整性。

通过以上步骤，就可以成功地创建一个带有主键的Pandas数据框。可以使用`head()`函数再次查看数据，确保主键已经被正确设置。现在，数据框中的记录将根据所选择的列的值进行唯一标识，并且保证没有重复或缺失值。