SQL连接两个表，在Python上具有相同的列名

Question

已经有几个问题有同样的问题，我看了都一样，但仍然没有找到解决方案。 我想从两个表（具有相同名称（device_id）的列）合并并计数。

列名：事件和gender_age_train

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine # database connection

db_engine = create_engine('sqlite:///devices-train.db')

join_devices = pd.read_sql_query('SELECT device_id, count(device_id), gender_age_train.device_id, count(gender_age_train.device_id) FROM events JOIN gender_age_train on events.device_id = gender_age_train.device_id GROUP BY device_id', db_engine)

print join_devices

python的输出是：

sqlalchemy.exc.OperationalError: (sqlite3.OperationalError) ambiguous column name: device_id [SQL: 'SELECT device_id, count(device_id), gender_age_train.device_id, count(gender_age_train.device_id) FROM events JOIN gender_age_train on events.device_id = gender_age_train.device_id GROUP BY device_id']

Answer 1

如前所述，您需要完全限定device_id列，因为它出现在两个表中。 值得注意的是，选择events.device_id和gender_age_train.device_id相等（根据join条件）是一点点的。 选择其中之一就足够了：

SELECT   e.device_id, COUNT(*)
FROM     events e
JOIN     gender_age_train g on e.device_id = g.device_id 
GROUP BY e.device_id

Answer 2

当用于联接的列具有相同的名称时，可以使用USING子句 。 这不仅可以节省键入内容，还可以从联接输出中删除重复的列，以便您可以更轻松地引用它：

SELECT   device_id, COUNT(*)
FROM     events
JOIN     gender_age_train USING (device_id)
GROUP BY device_id;