ในการผสาน Pandas DataFrame ให้ใช้ ผสาน () การทำงาน. ความสัมพันธ์แบบหนึ่งต่อหนึ่ง ถูกนำไปใช้กับทั้ง DataFrames โดยการตั้งค่าภายใต้ “ตรวจสอบ ” พารามิเตอร์ของฟังก์ชัน merge() เช่น −
validate = “one-to-one” or validate = “1:1”
ความสัมพันธ์แบบหนึ่งต่อกลุ่มจะตรวจสอบว่าคีย์ผสานไม่ซ้ำกันในชุดข้อมูลด้านซ้ายและขวาหรือไม่
ขั้นแรก ให้เราสร้าง 1 st . ของเรา ดาต้าเฟรม -
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
}
) ตอนนี้ ให้เราสร้าง 2 nd . ของเรา ดาต้าเฟรม -
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
}
) ตัวอย่าง
ต่อไปนี้เป็นรหัส -
#
# Merge Pandas DataFrame with one-to-one relation
#
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 "one-to-one" in "validate" parameter
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, validate ="one_to_one")
print("\nMerged dataframe with one-to-one relation...\n", mergedRes) ผลลัพธ์
สิ่งนี้จะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้ -
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 one-to-one relation Car Units Reg_Price 0 BMW 100 7000 1 Lexus 150 1500 2 Mustang 80 8000 3 Jaguar 90 6000
