将 Python Pandas 数据框与公共列合并并为不匹配的值设置 NaN

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

要将两个具有公共列的 Pandas DataFrame 合并，请使用该merge()函数并将ON参数设置为列名。要为不匹配的值设置 NaN，请使用“ how ”参数并将其设置为left或right。这意味着向左或向右合并。

首先，让我们使用别名导入 pandas 库 -

import pandas as pd

让我们创建 DataFrame1 -

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

让我们创建 DataFrame2 -

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

现在，将 DataFrames 与公共列 Car 合并。左侧“”显示左侧 DataFrame 的所有值，并为来自第二个 DataFrame 的不匹配值设置 NaN -

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

示例

以下是代码 -

import pandas as pd
# Create DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],
      "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
   }
)
print"DataFrame1 ...\n",dataFrame1
# Create 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 "left" sets NaN for unmatched values from second DataFrame
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, on ='Car', how ="left")
print"\nMerged data frame with common column...\n", mergedRes
输出结果

以下是代码 -

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 data frame with common column...
       Car  Units Reg_Price
0      BMW    100    7000.0
1    Lexus    150    1500.0
2     Audi    110       NaN
3  Mustang     80    8000.0
4  Bentley    110       NaN
5   Jaguar     90    6000.0

以上是 将 Python Pandas 数据框与公共列合并并为不匹配的值设置 NaN 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/352650.html

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