select A.a,b,c,nvl(B.d,0) from A left join ( select a,d from B) B on A.a=B.a用python的merge函数将上述SQL改写

可以使用 pandas 库中的 `merge` 函数来实现上述 SQL 的功能。具体代码如下：

import pandas as pd

A = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]})
B = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'd': [10, 11]})

result = pd.merge(A, B, on='a', how='left').fillna({'d': 0})
result = result[['a', 'b', 'c', 'd']]

print(result)

输出结果为：

   a  b  c   d
0  1  4  7  10
1  2  5  8  11
2  3  6  9   0

其中，`pd.DataFrame` 函数用于创建数据框，`pd.merge` 函数用于合并数据框，`fillna` 函数用于填充缺失值，`[['a', 'b', 'c', 'd']]` 用于选择需要的列。

相关问题

SELECT A.id, NVL(B.value, 0) as valueFROM ALEFT JOIN BON A.id = B.id;模拟运行

假设A表和B表的数据如下：

A表：

| id | name |
|----|------|
| 1 | Tom |
| 2 | Jim |
| 3 | Bob |

B表：

| id | value |
|----|-------|
| 1 | 10 |
| 3 | 20 |

则运行上述代码后的结果为：

| id | value |
|----|-------|
| 1 | 10 |
| 2 | 0 |
| 3 | 20 |

可以看到，左连接保证了即使B表中不存在对应A表的记录，也会返回结果。对于B表中不存在的记录，NVL函数将其value列的值转换为0。

SELECT DISTINCT A.BEGIN_REPAIR_NO, A.PART_NO, A.CREATE_BY, B.EMPLOYEE_NAME AS CREATE_NAME, A.CREATE_TIME FROM TPMDATA.PICKING A LEFT JOIN TPMDATA.SAP_EMPLOYEE B ON A.CREATE_BY = B.EMPLOYEE_NO SELECT nvl(sum(A.CURRENT_QUANTITY),0) FROM TPMDATA.PICKING A LEFT JOIN TPMDATA.sys_part B ON A.PART_NO = B.PART_NO 将这俩条sql语句 合成一条

可以使用子查询将这两条 SQL 查询语句合并成一条：

SELECT DISTINCT
A.BEGIN_REPAIR_NO,
A.PART_NO,
A.CREATE_BY,
B.EMPLOYEE_NAME AS CREATE_NAME,
A.CREATE_TIME,
NVL((SELECT SUM(CURRENT_QUANTITY)
FROM TPMDATA.PICKING
LEFT JOIN TPMDATA.sys_part ON TPMDATA.PICKING.PART_NO = TPMDATA.sys_part.PART_NO
WHERE TPMDATA.PICKING.BEGIN_REPAIR_NO = A.BEGIN_REPAIR_NO AND TPMDATA.PICKING.PART_NO = A.PART_NO), 0) AS CURRENT_QUANTITY
FROM
TPMDATA.PICKING A
LEFT JOIN TPMDATA.SAP_EMPLOYEE B ON A.CREATE_BY = B.EMPLOYEE_NO;

这条语句将原本要查询的 SUM(CURRENT_QUANTITY) 作为子查询嵌入到了主查询中，并且增加了 WHERE 子句，以便查询对应的 BEGIN_REPAIR_NO 和 PART_NO。