【sql/python】以共同字段进行两表合并-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【sql/python】以共同字段进行两表合并。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

需求背景：
数据库中有两张表，共同字段为id，想要合并为一个表，但两张表内容过大，如果使用sql语句执行会崩溃！！
目标要求：从数据库中导出为两个json文件，一个文件字段为id,value；另一个文件字段为id,note，以相同字段id进行合并，输出一个JSON包含三个字段id,value,note

# 将两个json文件以id进行合并，输出最终的目标结果
import json

with open('text_1.json', 'r',encoding='utf-8') as f:
    data1 = json.load(f)
with open('text_2.json', 'r',encoding='utf-8') as f:
    data2 = json.load(f)

# for d in data1 + data2:
#     print(d)

# #----------报错，因为部分 id在note表不存在
# # 使用id字段作为键来合并两个字典
# merged_data = {d['ID']: { 'id': d['ID'], 'value': d['VALUE'], 'note': d['NOTE'] } for d in data1 + data2}

# 合并两个字典
# 执行上述一行代码报错的话，再改为下面的代码
merged_data = {}
for item1 in data1:
    ID = item1['ID']
    merged_data[ID] = {
        'ID': ID,
        'VALUE': item1['VALUE'],
        'NOTE': None  # 默认没有note
    }
for item2 in data2:
    ID = item2['ID']
    if ID in merged_data:
        # 如果id已经在merged_data中，更新note字段
        merged_data[ID]['NOTE'] = item2['NOTE']
    else:
        # 如果id不在merged_data中，但存在于data2中，添加到merged_data
        merged_data[ID] = {
            'ID': ID,
            'VALUE': None,  # 默认没有value
            'NOTE': item2['NOTE']
        }

# 将合并后的字典转换回JSON格式
merged_json = json.dumps(merged_data, ensure_ascii=False,  indent=4)

# 将合并后的JSON输出到一个文件中
with open('merged_data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(merged_json)

注意如果你的表内容不大，可以选择使用sql或者pandas中的merge进行关联合并，代码如下文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-800624.html

sql中left join语句

SELECT a.ID, a.VALUE, n. NOTE
FROM {table_name_1} a
LEFT JOIN {table_name_2} n ON a.ID = n.ID 
WHERE a.id in (619,776,2547,12715069,13206239)

python 中pd.merge

##----运行成功
import pandas as pd
import cx_Oracle as cx
from sqlalchemy import create_engine
def visitOracle(sql):
    # 数据库连接信息
    dsn_tns = cx.makedsn(('YOUR_HOST', 'YOUR_PORT', service_name='YOUR_SERVICE_NAME')
    conn = f"oracle+cx_oracle://{YOUR_USERNAME}:{YOUR_PASSWORD}@{dsn_tns}"
    # 创建数据库引擎
    engine = create_engine(conn)
    # 使用pandas的read_sql_query方法执行查询并获取结果
    df = pd.read_sql_query(sql, con=engine)
    # 关闭数据库连接
    engine.dispose()
    return df

##诊疗记录
sql1 = "select id, {value_column} FROM {table_name} where rownum<=5""
df1 = visitOracle(sql1)
print(df1)
sql2 = "select id, {value_column} FROM {table_name} where rownum<=5""
df2 = visitOracle(sql1)
print(df2)
# ----------pd合并两张表的数据
# 根据ID将两张表的数据合并
merged_df = pd.merge(df1, df2,  on='id', how='outer', suffixes=('', '_s'))
print(merged_df)