So führen sie pandas dataframes über mehrere spalten hinweg zusammen

Häufig möchten Sie möglicherweise zwei Pandas-DataFrames über mehrere Spalten hinweg zusammenführen. Glücklicherweise ist dies einfach mit der Funktion pandas merge() zu bewerkstelligen, die die folgende Syntax verwendet:

 p.d. merge (df1, df2, left_on=['col1','col2'], right_on = ['col1','col2'])

In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie diese Funktion in der Praxis nutzen.

Beispiel 1: Mehrere Spalten mit unterschiedlichen Namen zusammenführen

Nehmen wir an, wir haben die folgenden zwei Panda-DataFrames:

 import pandas as pd

#create and view first DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'a1': [0, 0, 1, 1, 2],
                   'b': [0, 0, 1, 1, 1],
                   'c': [11, 8, 10, 6, 6]})

print (df1)

   a1 bc
0 0 0 11
1 0 0 8
2 1 1 10
3 1 1 6
4 2 1 6

#create and view second DataFrame 
df2 = pd.DataFrame({'a2': [0, 1, 1, 1, 3],
                   'b': [0, 0, 0, 1, 1],
                   'd': [22, 24, 25, 33, 37]})

print (df2)

   a2 comic
0 0 0 22
1 1 0 24
2 1 0 25
3 1 1 33
4 3 1 37

Der folgende Code zeigt, wie man einen Left-Join mit mehreren Spalten aus beiden DataFrames durchführt:

 p.d. merge (df1, df2, how=' left ', left_on=[' a1 ', ' b '], right_on = [' a2 ', ' b '])


        a1 b c a2 d
0 0 0 11 0.0 22.0
1 0 0 8 0.0 22.0
2 1 1 10 1.0 33.0
3 1 1 6 1.0 33.0
4 2 1 6 NaN NaN

Beispiel 2: Mehrere Spalten mit demselben Namen zusammenführen

Angenommen, wir haben die folgenden zwei Pandas-DataFrames mit denselben Spaltennamen:

 import pandas as pd

#createDataFrames
df1 = pd.DataFrame({'a': [0, 0, 1, 1, 2],
                   'b': [0, 0, 1, 1, 1],
                   'c': [11, 8, 10, 6, 6]})

df2 = pd.DataFrame({'a': [0, 1, 1, 1, 3],
                   'b': [0, 0, 0, 1, 1],
                   'd': [22, 24, 25, 33, 37]})

In diesem Fall können wir die Verwendung von on = [‚a‘, ‚b‘] vereinfachen, da die Spaltennamen in beiden DataFrames gleich sind:

 p.d. merge (df1, df2, how=' left ', on=[' a ', ' b '])

	a b c d
0 0 0 11 22.0
1 0 0 8 22.0
2 1 1 10 33.0
3 1 1 6 33.0
4 2 1 6 NaN

Zusätzliche Ressourcen

So führen Sie zwei Pandas DataFrames im Index zusammen
So stapeln Sie mehrere Pandas DataFrames