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sql - 如何重命名 SQL INNER JOIN 获得的列？

问题描述

我在http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/comparison_with_sql.html网站上阅读了 SQL 和 Pandas 的比较 。在这里，当我在做 sql inner join 时，列的名称是重复的。如何给他们起合适的名字？

import numpy as np
import pandas as pd
import sqlite3
np.random.seed(100)


# database
con = sqlite3.connect("mydb.db")


# dataframes
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                     'value': np.random.randn(4)})

df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'D', 'E'],
                     'value': np.random.randn(4)})

print(df1, '\n\n', df2)

# add dataframes to database
df1.to_sql('df1',con,if_exists='replace',index=False)
df1.to_sql('df2',con,if_exists='replace',index=False)


q = """
SELECT *
FROM df1
INNER JOIN df2
  ON df1.key = df2.key;
"""
pd.read_sql_query(q,con)

这给

 key     value key     value
0   B  0.342680   B  0.981321
1   D -0.252436   D  0.221180
2   D -0.252436   D  0.514219

如何获得这样的表：

    key   df1_value   df2_value
0   B  0.342680  0.981321
1   D -0.252436  0.514219
2   D -0.252436  0.221180

标签： sqlpandassqlite

解决方案

使用as：

SELECT df1.key as key1, df1.value as df1_value, df2.value as df2_value
FROM df1 INNER JOIN 
     df2
     ON df1.key = df2.key;

因为键是相同的，所以您不需要包含两个表中的值。

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