{"id":3918,"date":"2023-07-14T18:27:05","date_gmt":"2023-07-14T18:27:05","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-ausserer-join\/"},"modified":"2023-07-14T18:27:05","modified_gmt":"2023-07-14T18:27:05","slug":"pandas-ausserer-join","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-ausserer-join\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie einen outer join in pandas durch (mit beispiel)"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Ein \u00e4u\u00dferer Join<\/strong> ist ein Join-Typ, der alle Zeilen aus zwei Pandas-DataFrames zur\u00fcckgibt.<\/span><\/p>\n

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

 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n<\/span>\ndf1. merge<\/span> (df2, on=' some_column<\/span> ', how=' outer<\/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 Outer 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', 'J', 'K'],\n                    ' assists<\/span> ': [4, 9, 14, 13, 10, 8]})\n\n#view DataFrames\n<\/span>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\nprint<\/span> (df2)\n\n  team assists\n0 to 4\n1 B 9\n2 C 14\n3 D 13\n4 D 10\n5K 8<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Wir k\u00f6nnen den folgenden Code verwenden, um einen Outer-Join durchzuf\u00fchren, der Zeilen zwischen DataFrames basierend auf den Teamspaltenwerten<\/strong> abgleicht und alle Zeilen aus beiden DataFrames beh\u00e4lt:<\/span><\/p>\n
 #perform outer join\n<\/span>df1. merge<\/span> (df2, on=' team<\/span> ', how=' outer<\/span> ')\n\n\n        team points assists\n0 to 18.0 4.0\n1 B 22.0 9.0\n2 C 19.0 14.0\n3D 14.0 13.0\n4 E 14.0 NaN\n5 F 11.0 NaN\n6G 20.0 NaN\n7 H 28.0 NaN\n8 J NaN 10.0\n9K NaN 8.0\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Das Ergebnis ist ein DataFrame, der alle Zeilen in jedem DataFrame enth\u00e4lt.<\/span><\/span><\/p>\n
 Beachten Sie, dass NaN-<\/strong> Werte f\u00fcr jede Zeile ausgef\u00fcllt wurden, in der der Teamspaltenwert<\/strong> nicht in beiden DataFrames vorhanden war.<\/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><\/h2>\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 Anti-Join in Pandas durch<\/a>
 So f\u00fchren Sie einen Inner Join in Pandas durch<\/a>
 So f\u00fchren Sie einen Cross-Join in Pandas durch<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Ein \u00e4u\u00dferer Join ist ein Join-Typ, der alle Zeilen aus zwei Pandas-DataFrames zur\u00fcckgibt. Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um einen Outer-Join in Pandas durchzuf\u00fchren: import pandas as pd df1. merge (df2, on=‘ some_column ‚, how=‘ outer ‚) Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird. 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