SQL での結合
次のコードを実行したときの出力として、正しいものを1つ選べ。
import pandas as pd
import sqlite3
con = sqlite3.connect(":memory:")
pd.DataFrame({"k": [1, 2], "v": [10, 20]}).to_sql("a", con, index=False)
pd.DataFrame({"k": [2, 3], "w": [200, 300]}).to_sql("b", con, index=False)
print(pd.read_sql("select a.k, a.v, b.w from a join b using (k)", con).values.tolist())- A
[[2, 20, 200]] - B
[[1, 10, nan], [2, 20, 200]] - C
[[2, 20, 200], [3, nan, 300]] - D
[[1, 10], [2, 20]]
正解と解説を見る
正解：A
SQL の join は、既定で内部結合。left join・right join で外部結合になる。データベース側で絞り込んでから DataFrame に取り込むと、効率がよい。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `import pandas as pd` | — |
| 2 | `import sqlite3` | — |
| 3 | `con = sqlite3.connect(":memory:")` | — |
| 4 | `pd.DataFrame({"k": [1, 2], "v": [10, 20]}).to…` | — |
| 5 | `pd.DataFrame({"k": [2, 3], "w": [200, 300]}).…` | — |
| 6 | `print(pd.read_sql("select a.k, a.v, b.w from …` | — |
| 結果 | 実際の出力 | [[2, 20, 200]] |
- A
正しい。
joinは、両方の表にあるキー（k=2）の行だけを返す（内部結合）。 - B
誤り。それは左外部結合の結果。
- C
誤り。それは右外部結合の結果。
- D
誤り。
b.wの列も取得している。
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