Python Pandas - ผสาน DataFrame กับ indicator value

ในการผสาน Pandas DataFrame ให้ใช้ ผสาน () การทำงาน. ในการนั้น คุณสามารถตั้งค่าพารามิเตอร์ ตัวบ่งชี้ สู่ จริง หรือ เท็จ . หากคุณต้องการตรวจสอบว่า dataframe ใดมีบันทึกเฉพาะ ให้ใช้ −

indicator= True

ดังที่แสดงด้านบน ใช้พารามิเตอร์ด้านบนเป็น True เพิ่มคอลัมน์ไปยัง DataFrame เอาต์พุตที่เรียกว่า “_merge”

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]
   }
)

สร้าง DataFrame2 -

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

   }
)

ตอนนี้ รวม DataFrames ด้วยค่าตัวบ่งชี้ True -

# merge DataFrames with indicator value
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, how ="left",indicator=True)

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 indicator value
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, how ="left",indicator=True)
print"\nMerged dataframe...\n", mergedRes

ผลลัพธ์

สิ่งนี้จะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้ ที่นี่ “ทั้งสอง”” ใน “_merge แสดงว่าทั้งสองค่าอยู่ในทั้ง DataFrames –

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...
       Car   Units   Reg_Price    _merge
0      BMW    100      7000.0       both
1    Lexus    150      1500.0       both
2     Audi    110         NaN  left_only
3  Mustang     80      8000.0       both
4  Bentley    110         NaN  left_only
5   Jaguar     90      6000.0       both