Python Pandas - 合并具有多对一关系的 DataFrame

要合并 Pandas DataFrame,请使用该merge()函数。在许多对一的关系是通过在“设置上都DataFrames实施验证了”参数merge()的功能,即-

validate = “many-to-one”

or

validate = “m:1”

多对一关系检查合并键在正确的数据集中是否唯一。

首先,让我们创建我们的第一个DataFrame -

dataFrame1 = pd.DataFrame(

   {

      "Car": ['BMW', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units": [100, 110, 80, 110, 90]

   }

)

现在,让我们创建我们的第二个DataFrame -

dataFrame2 = pd.DataFrame(

   {

      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]

   }

)

示例

以下是代码 -

#

# 以多对一的关系合并 Pandas DataFrame

#

import pandas as pd

# 创建 DataFrame1

dataFrame1 = pd.DataFrame(

   {

      "Car": ['BMW', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units": [100, 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 "many-to-one" in "validate" parameter

mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, validate ="many_to_one")

print("\nMerged dataframe with many-to-one relation...\n", mergedRes)

输出结果

这将产生以下输出 -

DataFrame1 ...

       Car   Units

0      BMW     100

1     Audi     110

2  Mustang      80

3  Bentley     110

4   Jaguar      90

DataFrame1 ...

        Car   Reg_Price

0       BMW        7000

1     Lexus        1500

2     Tesla        5000

3   Mustang        8000

4  Mercedes        9000

5    Jaguar        6000

Merged dataframe with many-to-one relation...

       Car   Units   Reg_Price

0      BMW     100        7000

1  Mustang      80        8000

2   Jaguar      90        6000

以上是 Python Pandas - 合并具有多对一关系的 DataFrame 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/355070.html

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