{"id":2925,"date":"2023-07-20T01:42:49","date_gmt":"2023-07-20T01:42:49","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/links-beitreten-pandas\/"},"modified":"2023-07-20T01:42:49","modified_gmt":"2023-07-20T01:42:49","slug":"links-beitreten-pandas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/links-beitreten-pandas\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie einen links-join in pandas durch (mit beispiel)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um einen Links-Join in Pandas durchzuf\u00fchren:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> pd\n<\/span>\ndf1. <span style=\"color: #3366ff;\">merge<\/span> (df2, on=' <span style=\"color: #ff0000;\">column_name<\/span> ', how=' <span style=\"color: #ff0000;\">left<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: So f\u00fchren Sie einen Left Join in Pandas durch<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nehmen wir an, wir haben die folgenden zwei Panda-DataFrames, die Informationen \u00fcber verschiedene Basketballteams enthalten:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> pd\n\n<span style=\"color: #008080;\">#createDataFrame\n<span style=\"color: #000000;\">df1 = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> ({' <span style=\"color: #ff0000;\">team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],\n                    ' <span style=\"color: #ff0000;\">points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28]})\n\ndf2 = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> ({' <span style=\"color: #ff0000;\">team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'G', 'H'],\n                    ' <span style=\"color: #ff0000;\">assists<\/span> ': [4, 9, 14, 13, 10, 8]})\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view DataFrames\n<\/span><span style=\"color: #008000;\">print<\/span> (df1)\n\n  team points\n0 to 18\n1 B 22\n2 C 19\n3 D 14\n4 E 14\n5 F 11\n6 G 20\n7:28 a.m.\n\n<span style=\"color: #008000;\">print<\/span> (df2)\n\n  team assists\n0 to 4\n1 B 9\n2 C 14\n3 D 13\n4G 10\n5:8 a.m.<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen den folgenden Code verwenden, um eine Linksverkn\u00fcpfung durchzuf\u00fchren, wobei alle Zeilen aus dem ersten DataFrame beibehalten und alle \u00fcbereinstimmenden Spalten basierend auf der <strong>Teamspalte<\/strong> im zweiten DataFrame hinzugef\u00fcgt werden:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#perform left join\n<span style=\"color: #000000;\">df1. <span style=\"color: #3366ff;\">merge<\/span> (df2, on=' <span style=\"color: #ff0000;\">team<\/span> ', how=' <span style=\"color: #ff0000;\">left<\/span> ')\n\n        team points assists\n0 to 18 4.0\n1 B 22 9.0\n2 C 19 14.0\n3 D 14 13.0\n4 E 14 NaN\n5 F 11 NaN\n6G 20 10.0\n7:28 a.m. 8.0\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Jedes Team im linken DataFrame ( <strong>df1<\/strong> ) wird im zusammengef\u00fchrten DataFrame zur\u00fcckgegeben und nur Zeilen im rechten DataFrame ( <strong>df2<\/strong> ), die mit einem Teamnamen im linken DataFrame \u00fcbereinstimmen, werden zur\u00fcckgegeben.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass die beiden Teams in <strong>df2<\/strong> (Teams E und F), die nicht mit einem Teamnamen in <strong>df1<\/strong> \u00fcbereinstimmen, einfach einen <strong>NaN-<\/strong> Wert in der Assists-Spalte des zusammengef\u00fchrten DataFrame zur\u00fcckgeben.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass Sie <strong>pd.merge()<\/strong> auch mit der folgenden Syntax verwenden k\u00f6nnen, um genau das gleiche Ergebnis zur\u00fcckzugeben:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#perform left join\n<span style=\"color: #000000;\">p.d. <span style=\"color: #3366ff;\">merge<\/span> (df1, df2, on=' <span style=\"color: #ff0000;\">team<\/span> ', how=' <span style=\"color: #ff0000;\">left<\/span> ')\n\n\n        team points assists\n0 to 18 4.0\n1 B 22 9.0\n2 C 19 14.0\n3 D 14 13.0\n4 E 14 NaN\n5 F 11 NaN\n6G 20 10.0\n7:28 a.m. 8.0<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass dieser zusammengef\u00fchrte DataFrame mit dem des vorherigen Beispiels \u00fcbereinstimmt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Hinweis<\/strong> : Die vollst\u00e4ndige Dokumentation zur <strong>Merge-<\/strong> Funktion finden Sie <a href=\"https:\/\/pandas.pydata.org\/docs\/reference\/api\/pandas.DataFrame.merge.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">hier<\/a> .<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie andere g\u00e4ngige Vorg\u00e4nge in Pandas ausgef\u00fchrt werden:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-anti-join\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So f\u00fchren Sie einen Anti-Join in Pandas durch<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-innendichtungen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So f\u00fchren Sie einen Inner Join in Pandas durch<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-kreuzen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So f\u00fchren Sie einen Cross-Join in Pandas durch<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um einen Links-Join in Pandas durchzuf\u00fchren: import pandas as pd df1. merge (df2, on=&#8216; 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