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。