pandas俩个表数据以编号作为主键进行外连接

可以使用 pandas 的 merge 函数来进行俩个表的外连接。假设表 A 和表 B 均有一个名为 “编号” 的列，代码如下：

import pandas as pd

# 创建表 A 和表 B
table_a = pd.DataFrame({'编号': [1, 2, 3, 4], '姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六']})
table_b = pd.DataFrame({'编号': [3, 4, 5, 6], '年龄': [20, 25, 30, 35]})

# 使用 merge 函数进行外连接
result = pd.merge(table_a, table_b, on='编号', how='outer')
print(result)

运行结果如下：

   编号  姓名    年龄
0   1  张三    NaN
1   2  李四    NaN
2   3  王五   20.0
3   4  赵六   25.0
4   5  NaN   30.0
5   6  NaN   35.0

可以看到，结果表包含了表 A 和表 B 中所有的记录，并以 “编号” 列作为连接键。由于表 A 中没有编号为 5 和 6 的记录，因此对应的 “姓名” 列为空值 NaN；同理，表 B 中没有编号为 1 和 2 的记录，因此对应的 “年龄” 列也为空值 NaN。

相关问题

用python代码将两表以编号作为主键进行外连接

好的，这是一个技术问题，我可以回答你。你可以使用 pandas 库来实现外连接，具体代码可以参考下面的示例：

import pandas as pd

# 定义两个数据表
df1 = pd.DataFrame({'编号': [1, 2, 3, 4], '姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六']})
df2 = pd.DataFrame({'编号': [2, 3, 5], '年龄': [25, 30, 35]})

# 进行外连接
merged = pd.merge(df1, df2, on='编号', how='outer')

print(merged)

在上面的代码中，我们首先定义了两个数据表 df1 和 df2，它们都包含了一个编号列，这个列是它们的主键。然后，我们使用 pandas 的 merge 函数将它们进行了外连接，合并后的数据表存储在 merged 变量中。最后，我们通过 print 函数将合并后的数据表输出到屏幕上。

需要注意的是，外连接会将左边的表和右边的表中所有的数据（包括不匹配的数据）都合并在一起。如果你只想保留匹配的数据，可以使用内连接（how='inner'）。

python数据分析与应用，以编号作为主键进行外连接

在Python中，可以使用pandas库进行数据分析和应用。如果要以编号作为主键进行外连接，可以使用pandas的merge函数来实现。

假设有两个数据框df1和df2，它们的主键分别为id和编号（num），要将它们进行外连接，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4], 'name': ['A', 'B', 'C', 'D']})
df2 = pd.DataFrame({'num': [2, 3, 5, 6], 'age': [20, 30, 25, 35]})

result = pd.merge(df1, df2, left_on='id', right_on='num', how='outer')

在上述代码中，使用merge函数将df1和df2进行外连接，left_on参数指定左侧数据框的主键为id，right_on参数指定右侧数据框的主键为num，how参数指定连接方式为outer，表示保留两个数据框中所有的行。

最终的结果将保存在result变量中，输出结果如下：

   id   name  num   age
0  1.0      A  NaN   NaN
1  2.0      B  2.0  20.0
2  3.0      C  3.0  30.0
3  4.0      D  NaN   NaN
4  NaN    NaN  5.0  25.0
5  NaN    NaN  6.0  35.0

可以看到，左侧数据框中id为1和4的行没有对应的num值，右侧数据框中num为5和6的行没有对应的id值，这些行在外连接后会被保留。