postgresql テーブルの結合、紐付について

Question

表題の件で質問させてください
以下のような2つのテーブルが存在するのですが、テーブルAの列名である「column1」,「column2」, 「column3」~にあたる部分をテーブルBの「col_nam」と一致する「name」に置き換えたいと考えています(テーブルAのcolumn1→重量、column2→移動量のような形)
SQLの知識が浅く調べてみたところSELECT文を発行するときにテーブルを結合すればできるのかと思ったのですが、JOIN文では横にくっつくだけで列名を紐付ているものに置き換えるという部分が分からず悩んでいます。
参考にしたリンク
そもそもSQLで実現可能かどうかも分からないのですが、どのような手段、考え方で進めればよいでしょうか？
初歩的な質問で申し訳ありませんがアドバイス頂けたら嬉しいです。
宜しくお願い致します。

テーブルA

テーブルB

Answer 1

select 結果のカラム名はエイリアスによって変更できますが、別テーブルの内容によってという事なら動的にSQLを生成するしかありません。

ですが、画面などの表示の際にタイトル情報が必要な時だけデータとは別に取得するようにした方が良いかと思います。

Comments

[---stax---]

回答ありがとうございます。
記載が漏れておりましたが最終的には列名の置き換えが出来たテーブルをCSV形式で出力したかったです。
回答者様の意図と違って理解しているとは思いますが、データは別に取得した方が良いという回答から2つのテーブルを取得するSQLを発行し、その結果をプログラムで編集し列名を置き換え1つのテーブルとしました。
回答頂いた「動的にSQLを発行する」という部分は自分には分からなかったのでそちらも勉強してみます。
ありがとうございました。

[sazi]

動的SQLとは、SQLを文字列として編集して生成する事です。

Answer 2

以下自己回答
SQL文だけで実装する方法は見つけられず。
2つのテーブルをプログラム上で処理して所望の動作を満たす。

from datetime import datetime, timezone, timedelta
import numpy as np
import psycopg2
import pandas as pd

# 接続情報
connection_config = {
'host': 'localhost',
'port': '5432',
'database': 'postgres',
'user': 'postgres',
'password': 'postgres'
}

# 接続
connection = psycopg2.connect(**connection_config)

# DataFrameでロード
data = pd.read_sql(sql="SELECT * FROM test.view_value;", con=connection) # 対象ビュー
data2 = pd.read_sql(sql="SELECT * FROM test.detail;", con=connection) # 日本語列名取得

# Series化
detail_cname = data2.detail_cname
name = data2.detail_name

# 列番号と日本語列名を辞書化
dic = {}
for cname, jname in zip(detail_cname, name):
    dic[cname] = jname

# 列名変更
data = data.rename(columns=dic)

# aware -> nativeなdatetime型に変換
def toNative(row):
    if not pd.isnull(row['date']):
        row['date'] = row['date'].replace(tzinfo=None)

    if not pd.isnull(row['input_date']):
        row['input_date'] = row['input_date'].replace(tzinfo=None)

    return row
    
    


data = data.apply(toNative,axis=1)

data.to_csv(r'C:\Users\Desktop\test.csv', encoding='utf-8-sig')