কম্পিউটার

Python Pandas - উভয় ডেটাফ্রেম থেকে কার্টেসিয়ান পণ্য একত্রিত করুন এবং তৈরি করুন


Pandas DataFrame মার্জ করতে, merge() ব্যবহার করুন ফাংশন কার্টেসিয়ান পণ্যটি “কিভাবে এর অধীনে সেট করে উভয় ডেটাফ্রেমে প্রয়োগ করা হয় ” মার্জ() ফাংশনের প্যারামিটার যেমন −

কিভাবে ="ক্রস"

প্রথমে, আসুন পান্ডাস লাইব্রেরিটিকে একটি উপনাম −

দিয়ে আমদানি করি
pd হিসাবে পান্ডা আমদানি করুন

DataFrame1 −

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

DataFrame2 তৈরি করুন

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

এর পরে, "কীভাবে" প্যারামিটারে "ক্রস" এর সাথে ডেটাফ্রেমগুলিকে মার্জ করুন যেমন কার্টেসিয়ান পণ্য −

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

উদাহরণ

নিচের কোড

pd# হিসাবে পান্ডা আমদানি করুন # DataFrame1dataFrame1 =pd.DataFrame( { "কার":['BMW', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units":[100, 150, 110, 120 তৈরি করুন ] })print("DataFrame1 ...\n",dataFrame1)# DataFrame2dataFrame2 =pd.DataFrame( { "Car":['BMW', 'Tesla', 'Jaguar'],"Reg_Price":[7000, 8000, 9000] })print("\nDataFrame2 ...\n",dataFrame2)# "কীভাবে" প্যারামিটারে "ক্রস" এর সাথে ডেটাফ্রেমকে মার্জ করুন যেমন কার্টেসিয়ান প্রোডাক্টমার্জেডরেস =pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, how ="cross") মুদ্রণ("\nকার্টেসিয়ান পণ্যের সাথে একত্রিত ডেটাফ্রেম...\n", মার্জড রেস)

আউটপুট

এটি নিম্নলিখিত আউটপুট −

তৈরি করবে DATFRAME1 ... কার ইউনিট 0২01 Mustang 1502 Bentley 1103 জাগুয়ার 1২0 ড্যাটিফ্রেম 2 ... কার Reg_PRICE0 BMW 70001 TESLA 80002 JAGUAR CARTESIAN পণ্যগুলির সাথে ডেটাফ্রেম ... কার ইউনিট CAR_Y REG_PRICE0 BMW 100 BMW 70001 BMW 100 TESLA 80002 BMW 180 জাগুয়ার 90003 Mustang 150 BMW 70004 Mustang 150 TESLA 80005 Mustang 150 জাগুয়ার 90006 Bentley 110 BMW 70007 Bentley 110 Tesla 80008 Bentley 110 জাগুয়ার 90009 জাগুয়ার 120 বিএমডব্লিউ 70001 jaguar 120 TESLA 800011 জাগুয়ার 120 জাগুয়ার 9000
  1. Python Pandas - বিভক্তের একটি অ্যারে থেকে একটি IntervalArray তৈরি করুন এবং বাম বা ডান-পাশে, উভয় বা উভয়ই বন্ধ আছে কিনা তা পরীক্ষা করুন

  2. Python Pandas - মূল সূচক এবং নাম উভয়ের সাথে একটি ডেটাফ্রেম তৈরি করুন

  3. Python Pandas - মূল সূচক এবং নাম উভয়ের সাথে একটি সিরিজ তৈরি করুন

  4. Python Pandas - একটি উপসেট তৈরি করুন এবং শুধুমাত্র ডুপ্লিকেট মান থেকে শেষ এন্ট্রি প্রদর্শন করুন