执行 self 和 other 的左外连接 - Python

在Python中，我们可以使用pandas库来执行表操作。其中，左外连接是一种常用的操作，可以用来将两个表格连接在一起。下面是一个演示如何执行 self 和 other 的左外连接的代码示例。

1. 导入依赖

import pandas as pd

2. 准备数据

首先，我们需要准备两个数据表格: self 和 other。

self = pd.DataFrame({'key': [1, 2, 3, 4], 'value': ['foo', 'bar', 'baz', 'qux']})
other = pd.DataFrame({'key': [3, 4, 5, 6], 'value': ['spam', 'ham', 'eggs', 'bacon']})

这里，我们创建了两个DataFrame: self 和 other。它们分别包含两列数据，其中一列是key，一列是value。我们可以看到，self 中包含了键为1、2、3、4的四个数据行；而other 则包含了键为3、4、5、6的四个数据行。这两个表格中都有键为3和4的行，其中 self 的3行和4行的value列是baz和qux，而other的3行和4行的value列是spam和ham。

3. 执行左外连接

我们可以使用 pandas库的merge函数来执行左外连接。下面是示例代码：

result = pd.merge(self, other, on='key', how='left')

这里，我们使用了merge函数来创建了一个新的表格result。我们将 self 和 other 作为函数的第一个和第二个参数，分别表示要连接的两个表格。参数on表示连接的键列，这里使用了key作为键。参数how表示连接的方式，这里使用了左外连接。

4. 查看结果

我们将result可视化输出，查看左外连接的结果。

print(result)

输出结果如下：

   key value_x value_y
0    1     foo    NaN
1    2     bar    NaN
2    3     baz   spam
3    4     qux    ham

我们可以看到，result包含了三列数据，其中key列和value_x列是来自self表格的数据，而value_y列是来自other表格的数据。我们可以看到，连接之后的结果中，键为1和2的行在other表格中没有对应的数据，因此value_y列填充了NaN值；而键为3和4的行，则分别与other表格中键为3和4的行匹配上了，所以value_y列填充了对应的值。