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我有两个直接查询数据库的 python 函数。
有没有办法在python中加入这两个函数?
我想做几个连接,但不确定如何在 python 中执行此操作。
查询 1:
def query1(businessDate):
con = pyodbc.connect(r'DSN='+'Stack',autocommit=True)
print('working')
#businessDate = r"'2019-03-13'"
#remember business date should be entered like "'2019-03-13'"
sql = f"""
SELECT
iddate,
businessdate,
stack, identifier
FROM stackoverflow
where stack is not null
and businessdate = {businessDate}
"""
df_stack = pd.read_sql(sql,con)
con.close()
return(df_stack)
def superuser(businessDate):
con = pyodbc.connect(r'DSN='+'super',autocommit=True)
print('working')
#remember business date should be entered like "'2019-03-13'"
sql = f"""
SELECT
iddate,
businessdate,
stack, identifier
FROM superuser
WHERE stack is not null
and businessdate = {businessDate}
"""
df_super = pd.read_sql(sql,con)
con.close()
return(df_super)
identifier
上做一个左外连接表 1 和表 2 ,
stack
,
iddate
和
businessdate
def testjoin():
con = pyodbc.connect(r'DSN='+'Stack',autocommit=True)
print('working')
pd.merge(df_stack,df_super, on = ['identifier','stack','iddate'])
df_test = pd.read_sql(sql,con)
con.close()
return(df_test)
def testjoin():
con = pyodbc.connect(r'DSN='+'Stack',autocommit=True)
print('working')
df_stack= query1("'2019-03-13'")
df_super= superuser("'2019-03-13'")
pd.merge(df_stack,df_super, on = ['identifier','stack','iddate'])
df_test = pd.read_sql(sql,con)
con.close()
return(df_test)
name 'sql' is not defined'
最佳答案
左外连接
SELECT *
FROM df_stack
LEFT OUTER JOIN df_super
ON df_stack.stack = df_super.stack
ON df_stack.identifier= df_super.identifier
ON df_stack.iddate = df_super.iddate
ON df_stack.businessdate = df_super.businessdate;
pd.merge(df_stack,df_super,
on=['iddate','businessdate', 'stack', 'identifier'],
how='left')
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!