1378. 使用唯一标识码替换员工ID
2023年8月14日10:50:22
简单
39
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SQL Schema
Pandas Schema
Employees 表：
+---------------+---------+
| Column Name | Type |
+---------------+---------+
| id | int |
| name | varchar |
+---------------+---------+
在 SQL 中，id 是这张表的主键。
这张表的每一行分别代表了某公司其中一位员工的名字和 ID 。
EmployeeUNI 表：
+---------------+---------+
| Column Name | Type |
+---------------+---------+
| id | int |
| unique_id | int |
+---------------+---------+
在 SQL 中，(id, unique_id) 是这张表的主键。
这张表的每一行包含了该公司某位员工的 ID 和他的唯一标识码（unique ID）。
展示每位用户的 唯一标识码（unique ID ）；如果某位员工没有唯一标识码，使用 null 填充即可。
你可以以 任意 顺序返回结果表。
返回结果的格式如下例所示。
示例 1：
输入：
Employees 表:
+----+----------+
| id | name |
+----+----------+
| 1 | Alice |
| 7 | Bob |
| 11 | Meir |
| 90 | Winston |
| 3 | Jonathan |
+----+----------+
EmployeeUNI 表:
+----+-----------+
| id | unique_id |
+----+-----------+
| 3 | 1 |
| 11 | 2 |
| 90 | 3 |
+----+-----------+
输出：
+-----------+----------+
| unique_id | name |
+-----------+----------+
| null | Alice |
| null | Bob |
| 2 | Meir |
| 3 | Winston |
| 1 | Jonathan |
+-----------+----------+
解释：
Alice and Bob 没有唯一标识码, 因此我们使用 null 替代。
Meir 的唯一标识码是 2 。
Winston 的唯一标识码是 3 。
Jonathan 唯一标识码是 1 。
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答案
import pandas as pd
def replace_employee_id(employees: pd.DataFrame, employee_uni: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
return employees.merge(employee_uni,how="left")[["unique_id","name"]]