{"id":2926,"date":"2023-07-20T01:36:38","date_gmt":"2023-07-20T01:36:38","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-innendichtungen\/"},"modified":"2023-07-20T01:36:38","modified_gmt":"2023-07-20T01:36:38","slug":"pandas-innendichtungen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-innendichtungen\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie einen inner join in pandas durch (mit beispiel)"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um einen Inner Join in Pandas durchzuf\u00fchren:<\/span><\/p>\n

 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n<\/span>\ndf1. merge<\/span> (df2, on=' column_name<\/span> ', how=' inner<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n
 Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n
 Beispiel: So f\u00fchren Sie einen Inner Join in Pandas durch<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Nehmen wir an, wir haben die folgenden zwei Panda-DataFrames, die Informationen \u00fcber verschiedene Basketballteams enthalten:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\ndf1 = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],\n                    ' points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28]})\n\ndf2 = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'G', 'H'],\n                    ' assists<\/span> ': [4, 9, 14, 13, 10, 8]})\n\n#view DataFrames\nprint<\/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\nprint<\/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
 Mit dem folgenden Code k\u00f6nnen wir einen Inner Join durchf\u00fchren, der nur die Zeilen beibeh\u00e4lt, in denen der Teamname<\/strong> in beiden DataFrames vorkommt:<\/span><\/p>\n
 #perform left join\ndf1. merge<\/span> (df2, on=' team<\/span> ', how=' inner<\/span> ')\n\n\tteam points assists\n0 to 18 4\n1 B 22 9\n2 C 19 14\n3 D 14 13\n4 G 20 10\n5:28 8\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Die einzigen im zusammengef\u00fchrten DataFrame enthaltenen Zeilen sind diejenigen, in denen der Teamname in beiden DataFrames erscheint.<\/span><\/span><\/p>\n
 Beachten Sie, dass zwei Teams entfernt wurden (Team E und F), da sie nicht in beiden DataFrames angezeigt wurden.<\/span><\/p>\n
 Beachten Sie, dass Sie pd.merge()<\/strong> auch mit der folgenden Syntax verwenden k\u00f6nnen, um genau das gleiche Ergebnis zur\u00fcckzugeben:<\/span><\/p>\n
 #perform left join\np.d. merge<\/span> (df1, df2, on=' team<\/span> ', how=' inner<\/span> ')\n\n\tteam points assists\n0 to 18 4\n1 B 22 9\n2 C 19 14\n3 D 14 13\n4 G 20 10\n5:28 8<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Beachten Sie, dass dieser zusammengef\u00fchrte DataFrame mit dem des vorherigen Beispiels \u00fcbereinstimmt.<\/span><\/p>\n
 Hinweis<\/strong> : Die vollst\u00e4ndige Dokumentation zur Merge-<\/strong> Funktion finden Sie hier<\/a> .<\/span><\/p>\n
 Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
 In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie andere g\u00e4ngige Vorg\u00e4nge in Pandas ausgef\u00fchrt werden:<\/span><\/p>\n
 So f\u00fchren Sie einen Links-Join in Pandas durch<\/a>
 So f\u00fchren Sie Pandas DataFrames \u00fcber mehrere Spalten hinweg zusammen<\/a>
 Pandas beitreten oder fusionieren: Was ist der Unterschied?<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um einen Inner Join in Pandas durchzuf\u00fchren: import pandas as pd df1. merge (df2, on=‘ column_name ‚, how=‘ inner ‚) Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird. 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