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在日常數據查詢時，絕大多數情況是將表格關聯起來進行查詢的，而不僅僅是對一張表格的數據進行查詢，常用的數據拼接有兩種方法，一種是以行為單位縱向連接，另一種是以列為單位橫向拼接，縱向連接使用的函數是UNION，水平拼接使用的函數是JOIN，本節使用pandasql庫借助SQL語句進行表格連接，下面一起來學習。

• 示例工具：anconda3.7
• 本文講解內容：pandasql庫的使用、SQL連接
• 適用范圍：在Python中實現多表連接

數據表創建

本節因為案例需要，所以事先用 pandas創建3個表，數據表內容包含用戶ID、日期、城市、年齡、性別等字段，三個表的共同字段都是用戶ID，所以，可以作為連接的主鍵，使用pandas構建數據表結果如下。

構建第一張表作為基礎表，以用戶ID作為主鍵，進行連接。

import pandas as pd 
import datetime 
#構造數據集df1 
df1 = pd.DataFrame({'用戶ID':[1001,1002,1003,1004,1005,1006], 
                    '日期':pd.date_range(datetime.datetime(2021,3,26),periods=6), 
                    '城市':['北京', '上海', '廣州', '上海', '杭州', '北京'], 
                    '年齡':[23,44,54,32,34,32], 
                    '性別':['F','M','M','F','F','F'], 
                    '成交量':[3200,1356,2133,6733,2980,3452]}, 
                    columns =['用戶ID','日期','城市','年齡','性別','成交量']) 
df1 

構建第二張表，用于數據表的橫向連接。

#構造數據集df2 
df2 = pd.DataFrame({'用戶ID':[1007,1008,1009], 
                    '日期':pd.date_range(datetime.datetime(2021,3,1),periods=3), 
                    '城市':['北京', '上海', '廣州'], 
                    '年齡':[33,34,34,], 
                    '性別':['F','M','F'], 
                    '成交量':[4200,3356,2633]}, 
                    columns =['用戶ID','日期','城市','年齡','性別','成交量']) 
df2 

構建第三張表，以用戶ID為主鍵，用于數據表的橫向連接。

#構造構造列名不同的df3 
df3 = pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006,1007,1008,1009,1010], 
                    "平臺":['京東','淘寶','京東','天貓','唯品會','蘇寧','天貓','淘寶','美團','拼多多'], 
                    "收入額":[100000,320000,240000,445000,340000,640000,300000,460000,540000,230000]}, 
                    columns =['id','平臺','收入額']) 
df3 

橫向連接

首先是表的橫向連接，顧名思義，就是在原基礎表，往下一空行復制粘貼新的數據，要求兩張表的列標題都是一樣的，才能正常連接，這里使用UNION ALL進行連接，表示將列標題相同的兩張表連接起來，如果是使用UNION連接，兩張中相同的兩行只會保留一行連接。

#導入pandasql庫 
import pandasql as sql 
 
#表的橫向連接 
sql.sqldf("""select * from df1 
             union all 
             select * from df2""") 

縱向連接No.1內連接

縱向連接是表格連接中使用最廣泛的連接，縱向連接又可以分為內連接和外連接，內連接，連接表都匹配的記錄才會出現在最終的結果集，并且連接順序無關，這里內連接的第一種辦法是使用WHERE語句，當兩個表的ID相同時進行連接。

#內連接 
sql.sqldf("""select * from df1,df3 
             where df1.用戶ID=df3.id;""") 

除了使用WHERE語句進行內連接，還可以使用INNER JOIN函數進行內連接，當兩個表的ID相同時進行連接。

#內連接 
sql.sqldf("""select * from df1 
             inner join df3 
             on df1.用戶ID=df3.id;""") 

縱向連接No.2外連接

外連接以其中一張表為驅動表，與另張表的每條記錄進行匹配如果能夠匹配則進行關聯并展示;如果不能匹配則以null展示，與連接順序有關，這里演示的LEFT JOIN函數，當右邊的表與左邊的基礎表的ID一致時，進行連接，類似于EXCEL函數中的VLOOKUP功能。

#左外連接 
sql.sqldf("""select * from df1 
             left join df3 
             on df1.用戶ID=df3.id;""") 

在日常工作使用左外連接的次數會很多，一般都是將多個表進行多次左外連接，這個知識點需要熟練掌握，將上面的連接結果分別賦值變量，然后導出，結果如下。

#數據導出 
write=pd.ExcelWriter(r'C:\Users\尚天強\Desktop'+'\\SQL連接查詢結果'+'.xlsx') 
 
sqltable1.to_excel(write,sheet_name='SQL橫向連接',index=False) 
sqltable2.to_excel(write,sheet_name='SQL縱向內連接',index=False) 
sqltable3.to_excel(write,sheet_name='SQL縱向左外連接',index=False) 
 
write.save() 
write.close() 

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