Python Pandas – ผสานและสร้างผลิตภัณฑ์คาร์ทีเซียนจากทั้ง DataFrames

ในการผสาน Pandas DataFrame ให้ใช้ merge() การทำงาน. ผลิตภัณฑ์คาร์ทีเซียนถูกนำไปใช้กับทั้ง DataFrames โดยการตั้งค่าภายใต้ “วิธี ” พารามิเตอร์ของฟังก์ชัน merge() เช่น −

how = “cross”

ขั้นแรก ให้เรานำเข้าไลบรารีแพนด้าด้วยนามแฝง -

import pandas as pd

สร้าง DataFrame1 -

dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units": [100, 150, 110, 120]
   }
)

สร้าง DataFrame2

dataFrame2 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Tesla', 'Jaguar'],"Reg_Price": [7000, 8000, 9000]

   }
)

ถัดไป ผสาน DataFrames ด้วย "cross" ในพารามิเตอร์ "how" เช่น Cartesian Product -

mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, how ="cross")

ตัวอย่าง

ต่อไปนี้เป็นรหัส

import pandas as pd

# Create DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units": [100, 150, 110, 120]
   }
)

print("DataFrame1 ...\n",dataFrame1)

# Create DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Tesla', 'Jaguar'],"Reg_Price": [7000, 8000, 9000]

   }
)

print("\nDataFrame2 ...\n",dataFrame2)

# merge DataFrames with "cross" in "how" parameter i.e Cartesian Product
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, how ="cross")
print("\nMerged dataframe with cartesian product...\n", mergedRes)

ผลลัพธ์

สิ่งนี้จะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้ -

DataFrame1 ...
       Car   Units
0      BMW     100
1  Mustang     150
2  Bentley     110
3   Jaguar     120
DataFrame2 ...
      Car   Reg_Price
0     BMW        7000
1   Tesla        8000
2  Jaguar        9000

Merged dataframe with cartesian product...
       Car   Units   Car_y   Reg_Price
0      BMW     100     BMW        7000
1      BMW     100   Tesla        8000
2      BMW     180  Jaguar        9000
3  Mustang     150     BMW        7000
4  Mustang     150   Tesla        8000
5  Mustang     150  Jaguar        9000
6  Bentley     110     BMW        7000
7  Bentley     110   Tesla        8000
8  Bentley     110  Jaguar        9000
9   Jaguar     120     BMW        7000
10  Jaguar     120   Tesla        8000
11  Jaguar     120  Jaguar        9000