力扣刷题（第三十八天）
灵感来源
- 保持更新，努力学习
- python脚本学习
组合两个表
解题思路
题目要求根据两个表（Person和Address）的关联关系返回组合结果。在关系型数据库中，这通常通过外键关联实现，而在 Pandas 中，可以使用merge方法来模拟 SQL 的LEFT JOIN操作。
关键步骤：
- 数据关联：通过
Person表的PersonId和Address表的PersonId进行左连接，确保即使地址信息不存在，也会返回人员的基本信息。 - 字段选择：提取所需的字段（
FirstName,LastName,City,State），如果地址信息缺失则用NaN表示。
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import pandas as pddef combine_two_tables(person: pd.DataFrame, address: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:# 使用左连接合并两个表，以Person表为主merged = pd.merge(person, address, on='personId', how='left')# 选择所需的列并重新命名return merged[['firstName', 'lastName', 'city', 'state']]
逐行解释
import pandas as pddef combine_two_tables(person: pd.DataFrame, address: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:# 使用左连接合并两个DataFrame，保留Person表中的所有记录# 无论Address表中是否存在匹配的personIdmerged = pd.merge(left=person, # 左侧DataFrame（主表）right=address, # 右侧DataFrame（从表）on='personId', # 用于连接的键（外键）how='left' # 左连接：保留左侧表的所有记录)# 选择需要返回的列，并按照题目要求的顺序排列# 如果地址信息缺失，city和state会显示为NaNreturn merged[['firstName', 'lastName', 'city', 'state']]