Làm thế nào để bạn tham gia 3 bảng trong python?
|
Thông qua việc sử dụng ngôn ngữ lập trình, chúng ta sẽ cùng nhau giải câu đố Mysql Inner Join 3 Tables trong bài học này. Điều này được thể hiện trong đoạn mã sau Show
SELECT student.firstname,
student.lastname,
exam.name,
exam.date,
grade.grade
FROM grade
INNER JOIN student ON student.studentId = grade.fk_studentId
INNER JOIN exam ON exam.examId = grade.fk_examId
ORDER BY exam.dateChúng tôi đã có thể tìm ra cách giải mã Mysql Inner Join 3 Tables bằng cách xem xét một loạt các mẫu khác Làm cách nào để tham gia 3 bảng bên trong tham gia MySQL?Có thể sử dụng nhiều câu lệnh nối với nhau để nối nhiều bảng cùng một lúc. Để làm điều đó, bạn thêm câu lệnh INNER JOIN thứ hai và câu lệnh ON thứ hai để chỉ ra bảng thứ ba và mối quan hệ thứ hai. 01-Apr-2022 Có thể tham gia bên trong cho 3 bảng không?Cách phổ biến nhất để tham gia ba bảng diễn ra như thế này. CHỌN * TỪ Bảng1 INNER THAM GIA Bảng2 BẬT Điều kiện INNER THAM GIA Bảng3 BẬT Điều kiện; . Bạn cũng có thể kết hợp các loại tham gia nếu cần (ví dụ bên dưới). 19-Feb-2021 Làm cách nào để tham gia 3 bảng trong SQL?Cách nối 3 bảng trở lên trong SQL
Bạn có thể tự nhiên tham gia 3 bảng trong SQL không?Sử dụng THAM GIA trong SQL không có nghĩa là bạn chỉ có thể tham gia hai bảng. Bạn có thể tham gia 3, 4 hoặc thậm chí nhiều hơn. Các khả năng là vô hạn. 21-Apr-2020 Chúng ta có thể Union 3 bàn không?Có thể kết hợp nhiều bảng thành một bảng lớn theo cả 3 cách. Như chúng ta đã thấy, hành vi của UNION trong SQL Server và UNION trong DAX trong Power BI là rất giống nhau. Ở đây các bảng có cùng số cột được đặt ngay dưới nhau. 01-Mar-2021 Tham gia bên trong và tham gia tự nhiên có giống nhau không?1. Thao tác nối được sử dụng để hợp nhất hai bảng tùy thuộc vào cùng tên cột và kiểu dữ liệu của chúng được gọi là nối tự nhiên. Tham gia bên trong có một điều kiện tham gia cụ thể. Ở đây, thao tác nối được sử dụng để tạo một bảng mới bằng cách nối các giá trị cột của hai bảng dựa trên vị từ nối Làm cách nào để tham gia 5 bảng trong SQL?Cú pháp THAM GIA nhiều bảng
Làm cách nào tôi có thể tham gia ba bảng trong SQL mà không cần THAM GIA?Cách tham gia các bảng trong SQL mà không cần sử dụng THAM GIA
Làm thế nào để bạn tham gia bên trong nhiều hơn hai bảng?Trước tiên, chúng tôi nối bảng 1 và bảng 2 để tạo ra một bảng tạm thời với dữ liệu kết hợp từ bảng 1 và bảng 2, sau đó được nối với bảng 3. Công thức này có thể được mở rộng cho hơn 3 bảng thành N bảng, Bạn chỉ cần đảm bảo rằng truy vấn SQL phải có N-1 câu lệnh nối để nối N bảng. 21-Feb-2013 Một tính năng thiết yếu được cung cấp bởi Pandas là các hoạt động kết hợp và hợp nhất trong bộ nhớ, hiệu suất cao của nó. Nếu bạn đã từng làm việc với cơ sở dữ liệu, bạn sẽ quen thuộc với kiểu tương tác dữ liệu này. Giao diện chính của chức năng này là hàm df5 = pd.DataFrame({'group': ['Accounting', 'Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR', 'HR'], 'skills': ['math', 'spreadsheets', 'coding', 'linux', 'spreadsheets', 'organization']}) display('df1', 'df5', "pd.merge(df1, df5)")0 và chúng ta sẽ xem một vài ví dụ về cách thức hoạt động của nó trong thực tế Để thuận tiện, chúng tôi sẽ bắt đầu bằng cách xác định lại chức năng của df5 = pd.DataFrame({'group': ['Accounting', 'Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR', 'HR'], 'skills': ['math', 'spreadsheets', 'coding', 'linux', 'spreadsheets', 'organization']}) display('df1', 'df5', "pd.merge(df1, df5)")1 từ phần trước Trong 1] import pandas as pd import numpy as np class display(object): """Display HTML representation of multiple objects""" template = """ Đại số quan hệ¶Hành vi được triển khai trong df5 = pd.DataFrame({'group': ['Accounting', 'Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR', 'HR'], 'skills': ['math', 'spreadsheets', 'coding', 'linux', 'spreadsheets', 'organization']}) display('df1', 'df5', "pd.merge(df1, df5)")2 là một tập hợp con của cái được gọi là đại số quan hệ, là một bộ quy tắc chính thức để thao tác dữ liệu quan hệ và tạo thành nền tảng khái niệm của các hoạt động có sẵn trong hầu hết các cơ sở dữ liệu. Điểm mạnh của phương pháp đại số quan hệ là nó đề xuất một số phép toán nguyên thủy, chúng trở thành nền tảng của các phép toán phức tạp hơn trên bất kỳ tập dữ liệu nào. Với từ vựng về các hoạt động cơ bản này được triển khai hiệu quả trong cơ sở dữ liệu hoặc chương trình khác, có thể thực hiện một loạt các hoạt động tổng hợp khá phức tạp Pandas triển khai một số khối xây dựng cơ bản này trong hàm df5 = pd.DataFrame({'group': ['Accounting', 'Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR', 'HR'], 'skills': ['math', 'spreadsheets', 'coding', 'linux', 'spreadsheets', 'organization']}) display('df1', 'df5', "pd.merge(df1, df5)")2 và phương thức df5 = pd.DataFrame({'group': ['Accounting', 'Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR', 'HR'], 'skills': ['math', 'spreadsheets', 'coding', 'linux', 'spreadsheets', 'organization']}) display('df1', 'df5', "pd.merge(df1, df5)")4 có liên quan của df5 = pd.DataFrame({'group': ['Accounting', 'Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR', 'HR'], 'skills': ['math', 'spreadsheets', 'coding', 'linux', 'spreadsheets', 'organization']}) display('df1', 'df5', "pd.merge(df1, df5)")5 và df5 = pd.DataFrame({'group': ['Accounting', 'Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR', 'HR'], 'skills': ['math', 'spreadsheets', 'coding', 'linux', 'spreadsheets', 'organization']}) display('df1', 'df5', "pd.merge(df1, df5)")6. Như chúng ta sẽ thấy, chúng cho phép bạn liên kết dữ liệu từ các nguồn khác nhau một cách hiệu quả Danh mục tham gia¶Hàm df5 = pd.DataFrame({'group': ['Accounting', 'Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR', 'HR'], 'skills': ['math', 'spreadsheets', 'coding', 'linux', 'spreadsheets', 'organization']}) display('df1', 'df5', "pd.merge(df1, df5)")2 thực hiện một số loại liên kết. phép nối một đối một, nhiều đối một và nhiều đối nhiều. Tất cả ba loại liên kết được truy cập thông qua một cuộc gọi giống hệt nhau tới giao diện df5 = pd.DataFrame({'group': ['Accounting', 'Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR', 'HR'], 'skills': ['math', 'spreadsheets', 'coding', 'linux', 'spreadsheets', 'organization']}) display('df1', 'df5', "pd.merge(df1, df5)")2; . Ở đây chúng tôi sẽ hiển thị các ví dụ đơn giản về ba loại hợp nhất và thảo luận thêm về các tùy chọn chi tiết bên dưới Tham gia trực tiếp¶Có lẽ kiểu diễn giải hợp nhất đơn giản nhất là phép nối một đối một, theo nhiều cách rất giống với phép nối theo cột được thấy trong Kết hợp Bộ dữ liệu. Concat và Append. Như một ví dụ cụ thể, hãy xem xét hai df5 = pd.DataFrame({'group': ['Accounting', 'Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR', 'HR'], 'skills': ['math', 'spreadsheets', 'coding', 'linux', 'spreadsheets', 'organization']}) display('df1', 'df5', "pd.merge(df1, df5)")9 sau đây chứa thông tin về một số nhân viên trong một công ty Trong 2] df5 = pd.DataFrame({'group': ['Accounting', 'Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR', 'HR'], 'skills': ['math', 'spreadsheets', 'coding', 'linux', 'spreadsheets', 'organization']}) display('df1', 'df5', "pd.merge(df1, df5)")2 Ra[2] df1 nhóm nhân viên0Kế toán Bob1JakeKỹ thuật2LisaKỹ thuật3SueHR df2 employeehire_date0Lisa20041Bob20082Jake20123Sue2014 Để kết hợp thông tin này thành một df5 = pd.DataFrame({'group': ['Accounting', 'Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR', 'HR'], 'skills': ['math', 'spreadsheets', 'coding', 'linux', 'spreadsheets', 'organization']}) display('df1', 'df5', "pd.merge(df1, df5)")30 duy nhất, chúng ta có thể sử dụng hàm df5 = pd.DataFrame({'group': ['Accounting', 'Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR', 'HR'], 'skills': ['math', 'spreadsheets', 'coding', 'linux', 'spreadsheets', 'organization']}) display('df1', 'df5', "pd.merge(df1, df5)")2 Trong 3] df5 = pd.DataFrame({'group': ['Accounting', 'Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR', 'HR'], 'skills': ['math', 'spreadsheets', 'coding', 'linux', 'spreadsheets', 'organization']}) display('df1', 'df5', "pd.merge(df1, df5)")5 Ra[3] employeegrouphire_date0BobAccounting20081JakeEngineering20122LisaEngineering20043SueHR2014 Hàm df5 = pd.DataFrame({'group': ['Accounting', 'Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR', 'HR'], 'skills': ['math', 'spreadsheets', 'coding', 'linux', 'spreadsheets', 'organization']}) display('df1', 'df5', "pd.merge(df1, df5)")2 nhận ra rằng mỗi df5 = pd.DataFrame({'group': ['Accounting', 'Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR', 'HR'], 'skills': ['math', 'spreadsheets', 'coding', 'linux', 'spreadsheets', 'organization']}) display('df1', 'df5', "pd.merge(df1, df5)")30 có một cột "nhân viên" và tự động tham gia bằng cách sử dụng cột này làm khóa. Kết quả của việc hợp nhất là một df5 = pd.DataFrame({'group': ['Accounting', 'Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR', 'HR'], 'skills': ['math', 'spreadsheets', 'coding', 'linux', 'spreadsheets', 'organization']}) display('df1', 'df5', "pd.merge(df1, df5)")30 mới kết hợp thông tin từ hai đầu vào. Lưu ý rằng thứ tự các mục trong mỗi cột không nhất thiết phải được duy trì. trong trường hợp này, thứ tự của cột "nhân viên" khác nhau giữa df5 = pd.DataFrame({'group': ['Accounting', 'Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR', 'HR'], 'skills': ['math', 'spreadsheets', 'coding', 'linux', 'spreadsheets', 'organization']}) display('df1', 'df5', "pd.merge(df1, df5)")35 và df5 = pd.DataFrame({'group': ['Accounting', 'Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR', 'HR'], 'skills': ['math', 'spreadsheets', 'coding', 'linux', 'spreadsheets', 'organization']}) display('df1', 'df5', "pd.merge(df1, df5)")36 và hàm df5 = pd.DataFrame({'group': ['Accounting', 'Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR', 'HR'], 'skills': ['math', 'spreadsheets', 'coding', 'linux', 'spreadsheets', 'organization']}) display('df1', 'df5', "pd.merge(df1, df5)")2 giải thích chính xác điều này. Ngoài ra, hãy nhớ rằng việc hợp nhất nói chung loại bỏ chỉ mục, ngoại trừ trường hợp đặc biệt hợp nhất theo chỉ mục (xem từ khóa df5 = pd.DataFrame({'group': ['Accounting', 'Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR', 'HR'], 'skills': ['math', 'spreadsheets', 'coding', 'linux', 'spreadsheets', 'organization']}) display('df1', 'df5', "pd.merge(df1, df5)")38 và df5 = pd.DataFrame({'group': ['Accounting', 'Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR', 'HR'], 'skills': ['math', 'spreadsheets', 'coding', 'linux', 'spreadsheets', 'organization']}) display('df1', 'df5', "pd.merge(df1, df5)")39, được thảo luận trong giây lát) Liên kết nhiều người¶Phép nối nhiều-một là phép nối trong đó một trong hai cột chính chứa các mục nhập trùng lặp. Đối với trường hợp nhiều-một, kết quả df5 = pd.DataFrame({'group': ['Accounting', 'Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR', 'HR'], 'skills': ['math', 'spreadsheets', 'coding', 'linux', 'spreadsheets', 'organization']}) display('df1', 'df5', "pd.merge(df1, df5)")30 sẽ giữ nguyên các mục nhập trùng lặp đó khi thích hợp. Xem xét ví dụ sau về liên kết nhiều-một Trong [4] df5 = pd.DataFrame({'group': ['Accounting', 'Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR', 'HR'], 'skills': ['math', 'spreadsheets', 'coding', 'linux', 'spreadsheets', 'organization']}) display('df1', 'df5', "pd.merge(df1, df5)")5 Ra[4] df3 employeegrouphire_date0BobAccounting20081JakeEngineering20122LisaEngineering20043SueHR2014 df4 nhómgiám sát0Kế toánCarly1Kỹ thuậtHướng dẫn2HRSteve pd. hợp nhất (df3, df4) employeegrouphire_datesupervisor0BobAccounting2008Carly1JakeEngineering2012Guido2LisaEngineering2004Guido3SueHR2014Steve Kết quả df5 = pd.DataFrame({'group': ['Accounting', 'Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR', 'HR'], 'skills': ['math', 'spreadsheets', 'coding', 'linux', 'spreadsheets', 'organization']}) display('df1', 'df5', "pd.merge(df1, df5)")30 có một cột bổ sung với thông tin "người giám sát", trong đó thông tin được lặp lại ở một hoặc nhiều vị trí theo yêu cầu của đầu vào Liên kết nhiều-nhiều¶Các phép nối nhiều-nhiều hơi khó hiểu về mặt khái niệm, nhưng vẫn được xác định rõ ràng. Nếu cột khóa trong cả mảng bên trái và bên phải chứa các cột trùng lặp, thì kết quả là hợp nhất nhiều-nhiều. Điều này có lẽ sẽ rõ ràng nhất với một ví dụ cụ thể. Hãy xem xét những điều sau đây, nơi chúng tôi có một df5 = pd.DataFrame({'group': ['Accounting', 'Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR', 'HR'], 'skills': ['math', 'spreadsheets', 'coding', 'linux', 'spreadsheets', 'organization']}) display('df1', 'df5', "pd.merge(df1, df5)")30 thể hiện một hoặc nhiều kỹ năng liên quan đến một nhóm cụ thể. Bằng cách thực hiện liên kết nhiều-nhiều, chúng tôi có thể khôi phục các kỹ năng liên quan đến bất kỳ cá nhân nào Trong [5] df5 = pd.DataFrame({'group': ['Accounting', 'Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR', 'HR'], 'skills': ['math', 'spreadsheets', 'coding', 'linux', 'spreadsheets', 'organization']}) display('df1', 'df5', "pd.merge(df1, df5)") Ra[5] df1 nhóm nhân viên0Kế toán Bob1JakeKỹ thuật2LisaKỹ thuật3SueHR df5 kỹ năng nhóm0Kế toán toán1Bảng tính kế toán2Kỹ thuật viết mã3Kỹ thuật linux4Bảng tính nhân sự5Tổ chức nhân sự pd. hợp nhất (df1, df5) nhóm nhân viênkỹ năng0BobKế toántoán học1BobBảng tính kế toán2JakeMã hóa kỹ thuật3JakeKỹ thuật linux4LisaMã hóa kỹ thuật5LisaEngineeringlinux6SueBảng tính nhân sự7SueHRTổ chức Ba loại liên kết này có thể được sử dụng với các công cụ Pandas khác để triển khai nhiều chức năng. Nhưng trên thực tế, các bộ dữ liệu hiếm khi rõ ràng như bộ dữ liệu chúng tôi đang làm việc ở đây. Trong phần sau, chúng ta sẽ xem xét một số tùy chọn được cung cấp bởi df5 = pd.DataFrame({'group': ['Accounting', 'Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR', 'HR'], 'skills': ['math', 'spreadsheets', 'coding', 'linux', 'spreadsheets', 'organization']}) display('df1', 'df5', "pd.merge(df1, df5)")2 cho phép bạn điều chỉnh cách thức hoạt động của các thao tác nối Thông số kỹ thuật của Khóa hợp nhất¶Chúng ta đã thấy hành vi mặc định của df5 = pd.DataFrame({'group': ['Accounting', 'Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR', 'HR'], 'skills': ['math', 'spreadsheets', 'coding', 'linux', 'spreadsheets', 'organization']}) display('df1', 'df5', "pd.merge(df1, df5)")2. nó tìm kiếm một hoặc nhiều tên cột phù hợp giữa hai đầu vào và sử dụng tên này làm khóa. Tuy nhiên, thường thì các tên cột sẽ không khớp nhau lắm và df5 = pd.DataFrame({'group': ['Accounting', 'Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR', 'HR'], 'skills': ['math', 'spreadsheets', 'coding', 'linux', 'spreadsheets', 'organization']}) display('df1', 'df5', "pd.merge(df1, df5)")2 cung cấp nhiều tùy chọn để xử lý việc này Từ khóa import pandas as pd
import numpy as np
class display(object):
"""Display HTML representation of multiple objects"""
template = """{0} {1} |
