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import pandas as pd
# 读取 Table A 和 Table B 的数据
df_a = pd.read_csv('path/to/table_a.csv')
df_b = pd.read_csv('path/to/table_b.csv')
# 使用 'name' 列将两个表格合并
merged_df = pd.merge(df_a, df_b, on='name')
# 打印合并后的数据框
print(merged_df)
解题思路:行数据转列
① 先把表2的数据进行处理 使其行数据转为列展示
SELECT name 姓名,
max(CASE label WHEN'年龄' THEN age ELSE 0 END) 年龄,
max(CASE label WHEN'性别' THEN age ELSE 0 END) 性别,
max(CASE label WHEN'年级' THEN age ELSE 0 END) 年级
FROM b
GROUP BY name
② 把①处理的数据作为临时表,用表①进行外连接查询
select a.name,a.place,c.年龄,c.性别,c.年级 from a left join (SELECT name 姓名,
max(CASE label WHEN'年龄' THEN age ELSE 0 END) 年龄,
max(CASE label WHEN'性别' THEN age ELSE 0 END) 性别,
max(CASE label WHEN'年级' THEN age ELSE 0 END) 年级
FROM b
GROUP BY name) c on a.name=c.姓名