我有一個大型凌亂的 SQL 資料庫，我已經開始清理它，我需要檢查表中是否存在用戶 ID，最好是在一個視圖中。我從左連接開始，列出所有用戶 ID，但在我的情況下，5 個以上的表的性能確實很差。
所以我決定使用 python 并獲取串列中的 ID，并將它們連接到一個 pandas 資料框中。我唯一的問題是我無法真正弄清楚如何使用 python 進行左連接，就像我使用 SQL 一樣。
我有 10 多個用戶 ID 串列，理想情況下，我需要一個資料框，其中索引是所有用戶 ID，列代表指示是否可以找到用戶 ID 的表（是/否）。
這是我設法做的：
users = pd.DataFrame(users)
table1 = pd.DataFrame(table1)
users = users.merge(table, how='left', indicator='table1')
然后我需要遍歷所有串列并將它們與用戶合并，重命名指標文本left_only = 'No' both = 'Yes'和reindex()最終表格。
關于如何以更優雅的方式執行此操作的任何建議？
uj5u.com熱心網友回復：
好的，所以我想通了。我想要的資料集看起來像這樣：
users table1 table2 table3
----- ------ ------ ------
1 True None None
2 True True None
3 None None True
4 None None None
5 True True True
沒有必要使用 pandas，最好使用純 python 來合并列。
users = [1, 2, 3, 4, 5]
tables = [table1, table2, table3]
data = {
'users': users
}
for table in tables:
column = []
for user in users:
if user in table:
column.append(True)
else:
column.append(None)
data[table] = column
然后將其放入資料框中
df = pd.DataFrame.from_dict(data)
df.sort_values('users').reset_index(drop=True)
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