Pandas/SQL Join

Question

Ich möchte einige Daten (event_date) von Tabelle B zu Tabelle A hinzufügen, wie unten beschrieben. Es sieht wie ein Join auf event_id aus, diese Spalte enthält jedoch doppelte Werte in beiden Tabellen. Es gibt mehr Spalten in beiden Tabellen, aber ich lasse sie aus Gründen der Übersichtlichkeit weg.

Wie erreichen Sie den gewünschten Effekt in Pandas und in SQL auf die direkteste Weise?

Tabelle A:

id,event_id 
1,123 
2,123 
3,456 
4,456 
5,456 

Tabelle B:

id,event_id,event_date 
11,123,2017-02-06 
12,456,2017-02-07 
13,123,2017-02-06 
14,456,2017-02-07 
15,123,2017-02-06 
16,123,2017-02-06 

Gewünschtes Ergebnis (Tabelle A + event_date):

id,event_id,event_date 
1,123,2017-02-06 
2,123,2017-02-06 
3,456,2017-02-07 
4,456,2017-02-07 
5,456,2017-02-07 

Answer 1

merge Verwendung, erste Tropfen Duplikate von B

In [662]: A.merge(B[['event_id', 'event_date']].drop_duplicates()) 
Out[662]: 
    id event_id event_date 
0 1  123 2017-02-06 
1 2  123 2017-02-06 
2 3  456 2017-02-07 
3 4  456 2017-02-07 
4 5  456 2017-02-07 

Answer 2

können Sie Pandas Merge verwenden Sie das gewünschte Ergebnis zu erhalten. Schließlich bekommen nur die Spalten, die Sie interessiert sind, von Datenrahmen

df_Final = pd.merge(df1,df2,on='event_id',how='left') 
print df_Final[['id_y','event_id','event_date']] 

Ausgang

id_y event_id event_date 
0  1  123 2017-02-06 
1  2  123 2017-02-06 
2  3  456 2017-02-07 
3  4  456 2017-02-07 
4  5  456 2017-02-07 
5  1  123 2017-02-06 
6  2  123 2017-02-06 
7  3  456 2017-02-07 
8  4  456 2017-02-07 
9  5  456 2017-02-07 
10  1  123 2017-02-06 
11  2  123 2017-02-06 
12  1  123 2017-02-06 
13  2  123 2017-02-06 

Answer 3

SQL Teil:

select distinct a.*, b.event_date 
from table_a a 
join table_b b 
    on a.event_id = b.event_id;