{"id":3125,"date":"2023-07-19T02:30:16","date_gmt":"2023-07-19T02:30:16","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-verschmelzen-mit-unterschiedlichen-spaltennamen\/"},"modified":"2023-07-19T02:30:16","modified_gmt":"2023-07-19T02:30:16","slug":"pandas-verschmelzen-mit-unterschiedlichen-spaltennamen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-verschmelzen-mit-unterschiedlichen-spaltennamen\/","title":{"rendered":"Pandas: so f\u00fchren sie zwei dataframes mit unterschiedlichen spaltennamen zusammen"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um zwei Pandas-DataFrames mit unterschiedlichen Spaltennamen zusammenzuf\u00fchren:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>p.d. <span style=\"color: #3366ff;\">merge<\/span> (df1, df2, left_on=' <span style=\"color: #ff0000;\">left_column_name<\/span> ', right_on=' <span style=\"color: #ff0000;\">right_column_name<\/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<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: Zwei Pandas DataFrames mit unterschiedlichen Spaltennamen zusammenf\u00fchren<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nehmen wir an, wir haben die folgenden zwei Panda-DataFrames:<\/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;\">#create first DataFrame\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'],\n                    ' <span style=\"color: #ff0000;\">points<\/span> ': [4, 4, 6, 8, 9, 5]})\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view DataFrame\n<\/span><span style=\"color: #008000;\">print<\/span> (df1)\n\n  team points\n0 to 4\n1 B 4\n2 C 6\n3 D 8\n4 E 9\n5 F 5\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create second DataFrame\n<\/span>df2 = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> ({' <span style=\"color: #ff0000;\">team_name<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],\n                    ' <span style=\"color: #ff0000;\">rebounds<\/span> ': [12, 7, 8, 8, 5, 11]})\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view DataFrame\n<\/span><span style=\"color: #008000;\">print<\/span> (df2)\n\n  team_name rebounds\n0 to 12\n1 B 7\n2 C 8\n3 D 8\n4 E 5\n5 F 11\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um einen Inner Join durchzuf\u00fchren, indem wir die Spalte <strong>\u201eteam\u201c<\/strong> im ersten DataFrame und die Spalte <strong>\u201eteam_name\u201c<\/strong> im zweiten DataFrame verwenden:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#merge DataFrames\n<span style=\"color: #000000;\">df3 = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">merge<\/span> (df1, df2, left_on=' <span style=\"color: #ff0000;\">team<\/span> ', right_on=' <span style=\"color: #ff0000;\">team_name<\/span> ')\n<\/span>\n#view result\n<span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008000;\">print<\/span> (df3)\n\n  team points team_name rebounds\n0 A 4 A 12\n1 B 4 B 7\n2 C 6 C 8\n3 D 8 D 8\n4 E 9 E 5\n5 F 5 F 11\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass wir einen Inner Join erfolgreich durchf\u00fchren k\u00f6nnen, obwohl die beiden Spaltennamen, die wir f\u00fcr den Join verwendet haben, in jedem DataFrame unterschiedlich waren.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass wir auch den folgenden Code verwenden k\u00f6nnen, um die Spalte <strong>\u201eteam_name\u201c<\/strong> aus dem endg\u00fcltigen zusammengef\u00fchrten DataFrame zu entfernen, da die Werte in dieser Spalte mit denen in der Spalte <strong>\u201eteam\u201c<\/strong> \u00fcbereinstimmen:<\/span><\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008080;\">#drop team_name column<\/span>\ndf3. <span style=\"color: #3366ff;\">drop<\/span> (' <span style=\"color: #ff0000;\">team_name<\/span> ', axis= <span style=\"color: #008000;\">1<\/span> , inplace= <span style=\"color: #008000;\">True<\/span> )\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view updated DataFrame\n<\/span><span style=\"color: #008000;\">print<\/span> (df3)\n\n  team points rebounds\n0 to 4 12\n1 B 4 7\n2 C 6 8\n3 D 8 8\n4 E 9 5\n5 F 5 11\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass die Spalte <b>\u201eteam_name\u201c<\/b> aus dem DataFrame entfernt wurde.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Verwandte Themen:<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/kolumne-pandas-fallen-lassen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So l\u00f6schen Sie Spalten in Pandas (4 Beispiele)<\/a><\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Panda-Aufgaben ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-andern-die-reihenfolge-der-spalten\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So \u00e4ndern Sie die Spaltenreihenfolge in Pandas<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/die-statistik-erklart-konzepte-auf-einfache-und-direkte-weise.-wir-erleichtern-das-erlernen-von-statistiken\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So benennen Sie Spalten in Pandas um<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-sortieren-spalten-nach-namen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So sortieren Sie Spalten in Pandas nach Namen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um zwei Pandas-DataFrames mit unterschiedlichen Spaltennamen zusammenzuf\u00fchren: p.d. merge (df1, df2, left_on=&#8216; left_column_name &#8218;, right_on=&#8216; right_column_name &#8218;) Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird. 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