SQL的连接查询与pandas的对应关系

在SQL和Pandas中，连接查询（join）是处理数据集之间关系的重要工具。下面是SQL中的各种连接查询类型及其与Pandas中相应操作的对应关系：

1. INNER JOIN

• SQL:

  • INNER JOIN 返回两个表中具有匹配值的行。

• Pandas:

  • merge() 方法的 how 参数设置为 'inner'。
  • 示例代码：

    merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')
    

2. LEFT JOIN / LEFT OUTER JOIN

• SQL:

  • LEFT JOIN 返回左表中的所有行，并在右表中找到匹配项时返回相应的行。如果没有匹配项，则返回 NULL。

• Pandas:

  • merge() 方法的 how 参数设置为 'left'。
  • 示例代码：

    merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')
    

3. RIGHT JOIN / RIGHT OUTER JOIN

• SQL:

  • RIGHT JOIN 返回右表中的所有行，并在左表中找到匹配项时返回相应的行。如果没有匹配项，则返回 NULL。

• Pandas:

  • merge() 方法的 how 参数设置为 'right'。
  • 示例代码：

    merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='right')
    

4. FULL OUTER JOIN / FULL JOIN

• SQL:

  • FULL OUTER JOIN 返回两个表中的所有行。对于没有匹配项的行，缺失的列会被填充为 NULL。

• Pandas:

  • merge() 方法的 how 参数设置为 'outer'。
  • 示例代码：

    merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')
    

5. CROSS JOIN

• SQL:

  • CROSS JOIN 返回两个表的笛卡尔积，即所有可能的行组合。

• Pandas:

  • merge() 方法没有直接对应的方法，但可以通过设置 on 参数为 None 并将 how 设置为 'outer' 来实现。
  • 示例代码：

    merged_df = pd.merge(df1, df2, how='outer')
    

6. SEMI JOIN

• SQL:

  • SEMI JOIN 返回左表中在右表中有匹配项的行。

• Pandas:

  • merge() 方法结合 boolean indexing 可以模拟 SEMI JOIN。
  • 示例代码：

    semi_joined_df = df1[df1['key'].isin(df2['key'])]
    

7. ANTI JOIN

• SQL:

  • ANTI JOIN 返回左表中在右表中没有匹配项的行。

• Pandas:

  • merge() 方法结合 boolean indexing 可以模拟 ANTI JOIN。
  • 示例代码：

    anti_joined_df = df1[~df1['key'].isin(df2['key'])]
    

示例代码

假设我们有两个DataFrame df1 和 df2，我们将演示这些连接操作：

import pandas as pd# 创建示例 DataFrame
data1 = {'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],'value1': [1, 2, 3, 4]
}
df1 = pd.DataFrame(data1)data2 = {'key': ['B', 'D', 'E'],'value2': [5, 6, 7]
}
df2 = pd.DataFrame(data2)# INNER JOIN
inner_joined_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')
print("INNER JOIN:")
print(inner_joined_df)# LEFT JOIN
left_joined_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')
print("\nLEFT JOIN:")
print(left_joined_df)# RIGHT JOIN
right_joined_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='right')
print("\nRIGHT JOIN:")
print(right_joined_df)# FULL OUTER JOIN
full_outer_joined_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')
print("\nFULL OUTER JOIN:")
print(full_outer_joined_df)# CROSS JOIN
cross_joined_df = pd.merge(df1, df2, how='outer')
print("\nCROSS JOIN:")
print(cross_joined_df)# SEMI JOIN
semi_joined_df = df1[df1['key'].isin(df2['key'])]
print("\nSEMI JOIN:")
print(semi_joined_df)# ANTI JOIN
anti_joined_df = df1[~df1['key'].isin(df2['key'])]
print("\nANTI JOIN:")
print(anti_joined_df)

输出示例

假设 df1 和 df2 如下所示：

df1:key  value1
0   A       1
1   B       2
2   C       3
3   D       4df2:key  value2
0   B       5
1   D       6
2   E       7

输出结果将会是：

INNER JOIN:key  value1  value2
1   B       2       5
3   D       4       6LEFT JOIN:key  value1  value2
0   A       1     NaN
1   B       2    5.0
2   C       3     NaN
3   D       4    6.0RIGHT JOIN:key  value1  value2
1   B    2.0    5.0
3   D    4.0    6.0
2   E    NaN    7.0FULL OUTER JOIN:key  value1  value2
0   A    1.0    NaN
1   B    2.0    5.0
2   C    3.0    NaN
3   D    4.0    6.0
4   E    NaN    7.0CROSS JOIN:key_x  value1  key_y  value2
0      A       1      B       5
1      A       1      D       6
2      A       1      E       7
3      B       2      B       5
4      B       2      D       6
5      B       2      E       7
6      C       3      B       5
7      C       3      D       6
8      C       3      E       7
9      D       4      B       5
10     D       4      D       6
11     D       4      E       7SEMI JOIN:key  value1
1   B       2
3   D       4ANTI JOIN:key  value1
0   A       1
2   C       3