Python数据表左连接

在Python中，可以使用pandas库进行数据表的操作。左连接是将两个数据表按照左表的键值进行匹配，并将右表的对应行合并到左表的行上，如果右表没有对应的行，则填充为NaN值。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建左表
left_table = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2, 3, 4, 5],
    'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mickey', 'Donald', 'Daisy'],
    'age': [18, 20, 22, 25, 30]
})

# 创建右表
right_table = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2, 3],
    'gender': ['M', 'M', 'F'],
    'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou']
})

# 左连接
result_table = pd.merge(left_table, right_table, on='id', how='left')
print(result_table)

输出结果如下：

   id    name  age gender       city
0   1     Tom   18      M    Beijing
1   2   Jerry   20      M   Shanghai
2   3  Mickey   22      F  Guangzhou
3   4  Donald   25    NaN        NaN
4   5   Daisy   30    NaN        NaN

在上面的代码中，我们首先创建了一个左表和右表。然后使用merge函数对两个表进行左连接，指定了连接键为'id'，连接方式为左连接（how='left'）。最后输出结果表格。