您必須根據cycle_counter列在total_time列和up_time列中找到重復項，并將其替換為空字符串（“”）。這將適用于所有數據。 df.loc[df.duplicated(['cycle_counter','total_time', 'up_time']), ['total_time','up_time']] = ""print(df) cycle_counter total_time up_time0 1 20 61 1 2 1 3 1 4 2 22 75 2 6 2 7 3 24 58 3 9 3

使用來自functools模塊的combine_first和reduce： from functools import reducedfs = [df1, df2, df3]>>> reduce(lambda dfA, dfB: dfB.combine_first(dfA), dfs) A B C0 1 t 5.01 2 n 2.02 3 z 2.03 4 m 4.04 5 j 6.05 6 p 9.0 Data: >>> df1 A B C0 1 t 5.01 2 n 2.02 3 z 3.03 4 m NaN4 5 j 1.0>>> df2 A B C0 1 t NaN1 2 n NaN2 3 z 2.03 4 m 4.04 5 j NaN>>> df3 A B C0 1 t 5.01 2 n NaN2 3 z 2.03 4 m 4.04 5 j 6.05 6 p 9.0 # added a new row

您需要一個左外部聯接，它返回第一個表中的所有行，并從右側返回匹配的行。 select * from `customer_kitchen_service_plans` as cksp left outer join `kitchen_service_plans_linking` as kspl on kspl.`kitchen_service_plan_parent_id` = cksp.`kitchen_service_plan_id` where cksp.`status` = 'ACTIVE' and cksp.`customer_id` = 2 下面討論MySQL中的左外部聯接

從你的描述來看，這似乎是你想要的。 您可以使用row_number()獲取最新effectiveDate的行 select *from( select Obs.*, rn = row_number() over (partition by Obs.reference, Obs.laterality order by Obs.effectiveDate desc) from Obs inner join study on Obs.reference = study.reference and Obs.laterality = study.laterality where (study.practitioner is not null and Obs.effectiveDate < study.startedDate) or (study.practitioner is null)) owhere o.rn = 1order by Id

“Left”始終是JOIN關鍵字左側的表，無論是Left、right、inner還是full outer join，類似地，都是“right”。 但是，左連接和右連接具有不同的語義： 對于普通（內部）聯接，只有當兩個表中都有匹配的條目時，才會添加數據行。例如，如果JOIN ON l.id = r.id包含值為7的id，則只有當r中也有值為7匹配的id時，才會為其添加行（反之亦然）。 相反，左（外）聯接會在l中為id 7添加一行，即使r中沒有匹配的id，那么表r的相應列將填充空值。 類似于右（外部）聯接，如果找不到匹配的條目，r的所有條目都會添加l列的空值。 完全外部聯接是左外部聯接和右外部聯接的組合，如果不存在l和r的任何條目，則會在對方的任一側使用空值。 在您的具體查詢中，即使不存在任何城市，您也會列出所有國家，如果存在，每個國家都會列出所有的國家，即使那里不存在任何客戶。在后一種情況下，客戶的列全部填充空值，如果也不存在城市，則另外填充所有城市列。

你想要這個LEFT JOIN ... IS NULL模式。 SELECT * FROM employees emp LEFT JOIN tasks tsk ON emp.id = tsk.assigned_emp AND tsk.deadline = today WHERE tsk.deadline IS NULL GROUP BY employees JOIN從其第一個表中刪除與ON條件不匹配的行。相反，LEFT JOIN將空值保留在第二個表的結果列中。

是的，這是可以做到的，但需要一些努力 select a.CustID, a.Product, t3.Packagefrom TableA a left join ( select t.CustID, t2.Package from ( select a.CustID, ( select top 1 string_agg(a.Product, '+') from TableA a2 where a2.CustID = a.CustID ) as Products from TableA a group by a.CustID ) t left join ( select b.Package, ( select top 1 string_agg(b.Product, '+') from TableB b2 where b2.Package = b.Package ) as Products from TableB b group by b.Package ) t2 on t.Products = t2.Products ) t3 on a.CustID = t3.CustID 結果是 CustID Product Package10001 Mobo_1 Pack_A10001 GPU_1 Pack_A10002 Mobo_1 Pack_B10002 GPU_2 Pack_B 你可以自己

在下面嘗試query....it將給出左表中的所有行。 SELECT r.*, X.*FROM tbl_register AS r LEFT JOIN (select sp.* from tbl_societymyprofile sp INNER JOIN( select reg_id, MAX(secretary_id) secretary_id FROM tbl_societymyprofile GROUP BY reg_id)T ON sp.reg_id = T.reg_id and sp.secretary_id = T.secretary_id ) X ON r.reg_id = X.reg_id 您需要tbl_register中的所有記錄還是基于reg_id的特定記錄。如果您需要所有的記錄，那么上面的查詢將工作。如果您需要特定的查詢，請使用下面的查詢 SELECT r.*, X.*FROM tbl_register AS r LEFT JOIN (select sp.* from tbl_societymyprofile sp INNER JOIN( select reg_id, MAX(secretary_id) secretary_id FROM tbl_societymyprofile GROUP BY reg_id)T ON sp.reg_id = T.reg_

您可以使用pandas.Series.isin，如注釋中所建議的： df1[df1['Address'].isin(df2['Other Addresses]) Example: df1=pd.DataFrame.from_dict({'col1':[1,2,3],'col2':['x','y','z']}) iedf1是： col1 col20 1 x1 2 y2 3 z 也創建df2： df2=pd.DataFrame.from_dict({'col1_other':[1,7]}) ie: col10 11 7 df1[df1['col1'].isin(df2['col1_other'])]然后變成： col1 col20 1 x

執行聯接時，將附加表中與聯接條件匹配的所有記錄。 如果對表進行了適當的索引，子查詢可以實現獲取最新值的目標，但是，如果查詢使用了錯誤的索引，TOP或等效函數可能會返回錯誤的結果。 有許多方法可以完成檢索最新記錄的任務，但它們取決于幾件事。 首先，您需要能夠識別最近的行是什么，通常是通過一個名為CreatedDate的列或與id類似的內容(您應該知道該業務邏輯是什么，可能是表是按時間順序輸入的（與大多數表一樣），因此SubID可能是一個問題。我們假設它是CreatedDate.） 其次，您需要按照CreatedDate降序排列行，以便最新的匹配ID排名1。 最后，按1篩選結果以返回最新結果，但如果您對每個ID的前x個最新返回結果感興趣，也可以按<=x進行篩選。 使用更多的數學語言：我們從CreatedDate和ID值派生一個值，然后使用該派生值對數據進行排序和過濾。在本例中，我們從CreatedDate按降序為每個ID派生行數。 為了實現這一點，可以使用窗口函數ROW_NUMBER()， ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY id ORDER BY CreatedDate DESC) as RankID 此窗口函數將按降序返回每個ID相對于CreatedDate的行值，其中最新創建的日期等于1。 然后，您可以在整個查詢周圍放上括號，使其成為一個表，以便

一個選項是在“B”中創建一個list列，并執行聯接和賦值（:=），因為:=無法展開原始數據上的行。 A[B[, .(b = .(b)), a], on = .(a), newvar := i.b] -output > A a b newvar1: 1 12 2: 2 13 23,243: 3 14 4: 4 15 一旦我們有了list，就更容易unnest library(tidyr)A[, unnest(.SD, newvar, keep_empty = TRUE)]# A tibble: 5 x 3 a b newvar <int> <int> <int>1 1 12 NA2 2 13 233 2 13 244 3 14 NA5 4 15 NA 或者使用與merge.data.table的完全聯接 merge(A, B, by = 'a', all.x = TRUE) a b.x b.y1: 1 12 NA2: 2 13 233: 2 13 244: 3 14 NA5: 4 15 NA

過濾后的Include完全符合您的要求： var cars = context.Cars .Include(c => c.Parts.Where(p => p.MemberId == 1)); 這不會生成帶有復合條件的較短的join語句，而是對Parts上的篩選子查詢進行外部連接，效果相同。

從獲取最后3篇文章的子查詢中選擇，而不是從整個表中選擇。 SELECT *FROM ( SELECT * FROM news ORDER BY created DESC LIMIT 3) AS newsLEFT JOIN media ON news.id = news_id

您可以使用COUNT()作為分析函數來跟蹤tableA_id在a表中出現的次數： SELECT a.id AS tableA_id, a.value AS tableA_value, b.value AS tableB_valueFROM tableA aLEFT JOIN( SELECT *, COUNT(*) OVER (PARTITION BY tableA_id) cnt FROM tableB) b ON a.id = b.tableA_id AND b.cnt = 1ORDER BY a.id; Demo

Use TRUNCATE TRUNCATE快速刪除一組表中的所有行。它與對每個表執行非限定刪除的效果相同，但由于它實際上不掃描表，因此速度更快。 可以一次截斷多個表。