Pandas/SQL连接

我想将表B中的一些数据（

event\u date

）添加到表A中，如下所述。它看起来像是

event\u id

上的联接，但是此列在两个表中都包含重复的值。两个表中都有更多的列，但为了清楚起见，我省略了它们

如何以最直接的方式在Pandas和SQL中实现预期效果

表A：

id,event_id
1,123
2,123
3,456
4,456
5,456

表B：

id,event_id,event_date
11,123,2017-02-06
12,456,2017-02-07
13,123,2017-02-06
14,456,2017-02-07
15,123,2017-02-06
16,123,2017-02-06

预期结果（表A+事件日期）：

您可以使用来获得所需的结果。最后，从DataFrame中只获取您感兴趣的列

df_Final = pd.merge(df1,df2,on='event_id',how='left')
print df_Final[['id_y','event_id','event_date']] 

输出

    id_y  event_id  event_date
0      1       123  2017-02-06
1      2       123  2017-02-06
2      3       456  2017-02-07
3      4       456  2017-02-07
4      5       456  2017-02-07
5      1       123  2017-02-06
6      2       123  2017-02-06
7      3       456  2017-02-07
8      4       456  2017-02-07
9      5       456  2017-02-07
10     1       123  2017-02-06
11     2       123  2017-02-06
12     1       123  2017-02-06
13     2       123  2017-02-06

---

使用

merge

，首先从

B

In [662]: A.merge(B[['event_id', 'event_date']].drop_duplicates())
Out[662]:
   id  event_id  event_date
0   1       123  2017-02-06
1   2       123  2017-02-06
2   3       456  2017-02-07
3   4       456  2017-02-07
4   5       456  2017-02-07

SQL部分：

select distinct a.*, b.event_date
from table_a a
join table_b b
  on a.event_id = b.event_id;

select distinct a.*, b.event_date
from table_a a
join table_b b
  on a.event_id = b.event_id;