python中把三个字段一样的表上下连起来

你可以使用 SQL 中的 UNION 操作符来将三个字段一样的表上下连接起来。UNION 操作符会将多个 SELECT 语句的结果合并成一个结果集。

例如，假设你有三个名为 table1、table2 和 table3 的表，它们有相同的结构和字段。你可以使用以下 SQL 语句来将它们连接起来：

SELECT field1, field2, field3 FROM table1
UNION
SELECT field1, field2, field3 FROM table2
UNION
SELECT field1, field2, field3 FROM table3;

这将返回一个包含所有表中数据的结果集，其中每个记录都包含三个字段。注意，UNION 操作符会自动去重，因此如果有重复记录，则只会返回一次。

相关问题

三个字段一样的表上下连起来，如何用Python实现

可以使用Python中的pandas库来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建三个数据表
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C'], 'value1': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'C', 'D'], 'value2': [4, 5, 6]})
df3 = pd.DataFrame({'key': ['C', 'D', 'E'], 'value3': [7, 8, 9]})

# 使用merge方法将三个数据表连接起来
result = pd.merge(pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer'), df3, on='key', how='outer')

print(result)

该代码将创建三个数据表，每个数据表都有一个“key”列和一个不同的值列。然后使用pandas中的merge方法将三个数据表连接在一起，并根据“key”列进行连接。最终结果是一个包含所有三个表的行的数据表。

其中，merge函数中的参数解释如下：

- 第一个参数是要连接的第一个数据表；
- 第二个参数是要连接的第二个数据表；
- on参数指定连接的键；
- how参数指定连接方式，outer表示取并集。

python 中把excel按字段值分类创建文件夹存储起来

你可以使用Python的pandas和os模块来实现这个功能。下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
import os

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 获取所有的字段值
field_values = set(df['字段名'])

# 针对每个字段值创建文件夹并保存文件
for value in field_values:
    # 创建文件夹
    folder_name = str(value)
    os.makedirs(folder_name, exist_ok=True)
    
    # 获取所有符合条件的行
    sub_df = df[df['字段名'] == value]
    
    # 保存到对应的文件夹中
    for _, row in sub_df.iterrows():
        file_name = row['文件名']
        file_data = row['文件内容']
        file_path = os.path.join(folder_name, file_name)
        with open(file_path, 'w') as f:
            f.write(file_data)

在这个示例代码中，我们首先使用pandas读取Excel文件，并获取所有不同的字段值。然后针对每个字段值创建一个文件夹，并将所有符合条件的行保存到对应的文件夹中。在保存文件时，我们需要使用os模块来创建文件夹和文件，并使用pandas的iterrows()方法逐行遍历数据。