কম্পিউটার

Python - ডান বাইরের যোগদানের সাথে পান্ডাস ডেটাফ্রেম মার্জ করুন


Pandas DataFrame মার্জ করতে, merge() ব্যবহার করুন ফাংশন ডান বাইরের যোগদানটি “কীভাবে এর অধীনে সেট করে উভয় ডেটাফ্রেমে প্রয়োগ করা হয় ” মার্জ() ফাংশনের প্যারামিটার যেমন −

how = “right”

প্রথমে, আসুন পান্ডাস লাইব্রেরিটিকে একটি alias-

দিয়ে ইম্পোর্ট করি
import pandas as pd

মার্জ করার জন্য দুটি ডেটাফ্রেম তৈরি করুন −

# Create DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
   }
)

# Create DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
   }
)

ডাটাফ্রেমগুলিকে সাধারণ কলাম কারের সাথে মার্জ করুন এবং "কিভাবে" প্যারামিটারে "ডান" রাইট আউটার জয়েন প্রয়োগ করে −

mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, on ='Car', how ="right")

উদাহরণ

নিম্নলিখিত কোড -

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 "right" in "how" parameter implements Right Outer Join
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, on ='Car', how ="right")
print"\nMerged dataframe with right outer join...\n", mergedRes

আউটপুট

এটি নিম্নলিখিত আউটপুট −

তৈরি করবে
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 right outer join...
        Car   Units   Reg_Price
0       BMW   100.0        7000
1     Lexus   150.0        1500
2   Mustang    80.0        8000
3    Jaguar    90.0        6000
4     Tesla     NaN        5000
5  Mercedes     NaN        9000

  1. পাইথন পান্ডা - এক-এক সম্পর্কের সাথে ডেটাফ্রেম মার্জ করুন

  2. Python Pandas - একটি ডেটাফ্রেমের সমস্ত NaN উপাদান 0s দিয়ে প্রতিস্থাপন করুন

  3. পাইথন পান্ডা - বহু-থেকে-এক সম্পর্কের সাথে ডেটাফ্রেম মার্জ করুন

  4. পাইথন - কিভাবে একটি পান্ডাস ডেটাফ্রেমের একটি উপসেট নির্বাচন করবেন