Python - Pandas DataFrame Inner Join দিয়ে মার্জ করা

Pandas DataFrame মার্জ করতে, merge() ফাংশন ব্যবহার করুন। Inner join দুটি DataFrame-এ ইমপ্লিমেন্ট করা হয় merge() ফাংশনের "how" প্যারামিটার সেট করে অর্থাৎ −

how = "inner"

প্রথমে, pandas লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করুন একটি অ্যালিয়াসসহ −

import pandas as pd

DataFrame1 তৈরি করুন −

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

এখন, DataFrame2 তৈরি করুন −

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

সাধারণ কলাম Car এবং "how" প্যারামিটারে "inner" দিয়ে DataFrameগুলো মার্জ করুন যা Inner Join ইমপ্লিমেন্ট করে −

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

উদাহরণ

নিচে কোডটি দেওয়া হলো −

# Merge Pandas DataFrame with Inner Join
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 "inner" in "how" parameter implements Inner Join
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, on='Car', how="inner")
print("\nMerged dataframe with inner join...\n", mergedRes)

আউটপুট

এটি নিচের আউটপুট দেবে −

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 inner join...
     Car  Units  Reg_Price
0   BMW    100      7000
1  Lexus    150      1500
2  Mustang    80      8000
3  Jaguar    90      6000