postgre基于行数的外连接及python连接postgre数据库

外连接

左外/右外连接

• 左外连接：左表全部出现在结果集中，若右表无对应记录，则相应字段为NULL
  • left join ... on 条件
• 右外连接：右表全部出现在结果集中，若左表无对应记录，则相应字段为NULL
  • right join ... on 条件

全外连接

• 两个表均出现在结果集中，无对应记录的相应字段为NULL
  • full join/full outer join ... on 条件
• pg中基于行数进行全外连接：
  • create table join_1 as (select * from(select *, row_number()over() rn from customer) as a full join(select *, row_number()over() rn1 from district) as b on a.rn=b.rn1);

python连接pg数据库

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# 外连接
## 左外/右外连接
* 左外连接：左表全部出现在结果集中，若右表无对应记录，则相应字段为`NULL`
	* left join ... on 条件
* 右外连接：右表全部出现在结果集中，若左表无对应记录，则相应字段为`NULL`
	* right join ... on 条件

## 全外连接
* 两个表均出现在结果集中，无对应记录的相应字段为`NULL`
	* full join/full outer join ...  on 条件
* pg中基于行数进行全外连接：
	* create table join_1 as (select * from(select *, row_number()over() rn from customer) as a full join(select *, row_number()over() rn1 from district) as b on a.rn=b.rn1);

# python连接pg数据库
import numpy as np
import psycopg2
import pandas as pd  

connect = psycopg2.connect(database='test',
 user='Sevent',
 password='',
 port='5432'
 )
# 创建一个cursor来执行数据库的操作
cur = connect.cursor()  

sql = "SELECT 目标列 FROM full_join"df = pd.read_sql(sql, con=connect)
# df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True) # 删除缺省值，全连接会产生很多缺省
# 转换成array
df1 = np.array(df)
# 转换成列表
my_list = df1.tolist()
print(df)   # df