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Pandas获得与SQL语句相同的结果的Pythonic方法是什么:"UPDATE- LEFT JOIN - SET - WHERE"?

Pandas获得与SQL语句相同的结果的Pythonic方法是使用merge函数进行左连接操作,并使用where函数进行条件筛选。

具体步骤如下:

  1. 使用merge函数将两个数据框进行左连接操作,指定左连接的键(key)。
  2. 使用where函数对连接后的数据框进行条件筛选,指定筛选条件。

示例代码如下:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建两个数据框
df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']})
df2 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 4], 'age': [20, 25, 30]})

# 执行左连接操作
result = pd.merge(df1, df2, on='id', how='left')

# 执行条件筛选
result = result.where(result['name'].notnull(), other='Unknown')

print(result)

上述代码中,首先创建了两个数据框df1和df2,分别包含id和name列以及id和age列。然后使用merge函数对两个数据框进行左连接操作,指定连接键为'id'列,并将结果保存在result变量中。最后使用where函数对结果进行条件筛选,筛选条件为'name'列不为空,如果为空则替换为'Unknown'。最终打印输出结果。

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