ในการรวม Pandas DataFrame สองตัวเข้ากับคอลัมน์ทั่วไป ให้ใช้ merge() ฟังก์ชันและตั้งค่า เปิด พารามิเตอร์เป็นชื่อคอลัมน์ หากต้องการตั้งค่า NaN สำหรับค่าที่ไม่ตรงกัน ให้ใช้ “วิธี ” และตั้งค่าเป็น ซ้าย หรือใช่ . นั่นก็หมายความว่าจะรวมกันทางซ้ายหรือขวา
ขั้นแรก ให้เรานำเข้าไลบรารีแพนด้าด้วยนามแฝง -
import pandas as pd
ให้เราสร้าง DataFrame1 -
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
}
) ให้เราสร้าง DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
}
) ตอนนี้ รวม DataFrames กับ Car คอลัมน์ทั่วไป ด้านซ้าย" "แสดงค่าทั้งหมดของ DataFrame ด้านซ้ายและตั้งค่า NaN สำหรับค่าที่ไม่ตรงกันตั้งแต่ 2 nd ดาต้าเฟรม -
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, on ='Car', how ="left")
ตัวอย่าง
ต่อไปนี้เป็นรหัส
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)
ผลลัพธ์
ต่อไปนี้เป็นรหัส -
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
