Python - 使用内部连接合并 Pandas DataFrame

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

要合并 Pandas DataFrame，请使用该merge()函数。通过在函数的“如何”参数下设置，在两个数据帧上实现内部连接，merge()即 -

how = “inner”

首先，让我们使用别名导入 pandas 库 -

import pandas as pd

创建 DataFrame1 -

dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],
      "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
   }
)

现在，创建 DataFrame2 -

dataFrame2 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],
      "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
   }
)

将 DataFrames 与公共列 Car 和“how”参数中的“inner”合并实现 Inner Join -

mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, on ='Car', how ="inner")

示例

以下是代码 -

#
# 使用内部连接合并 Pandas DataFrame
#
import pandas as pd
# 创建 DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],
      "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
   }
)
print"DataFrame1 ...\n",dataFrame1
# 创建 DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],
      "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
   }
)
print"\nDataFrame2 ...\n",dataFrame2
# merge DataFrames with common column Car and "inner" in "how" parameter implements Inner Join
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, on ='Car', how ="inner")
print"\nMerged dataframe with inner join...\n", mergedRes
输出结果

这将产生以下输出 -

DataFrame1 ...
       Car   Units
0      BMW   100
1    Lexus   150
2     Audi   110
3  Mustang    80
4  Bentley   110
5   Jaguar    90
DataFrame2 ...
        Car   Reg_Price
0       BMW       7000
1     Lexus       1500
2     Tesla       5000
3   Mustang       8000
4  Mercedes       9000
5    Jaguar       6000
Merged dataframe with inner join...
       Car   Units   Reg_Price
0      BMW    100      7000
1    Lexus    150      1500
2  Mustang     80      8000
3   Jaguar     90      6000

以上是 Python - 使用内部连接合并 Pandas DataFrame 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/350429.html

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