पंडों में क्रॉस जॉइन कैसे करें (उदाहरण के साथ)

पांडा में क्रॉस जॉइन करने के लिए आप निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं:

 #create common key
df1[' key '] = 0
df2[' key '] = 0

#outer merge on common key (eg a cross join)
df1. merge (df2, on=' key ', how=' outer ')

निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि व्यवहार में इस फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण: पंडों में क्रॉस जॉइन का प्रदर्शन करना

आइए मान लें कि हमारे पास निम्नलिखित दो पांडा डेटाफ़्रेम हैं:

 import pandas as pd

#create first DataFrame
df1 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                    ' points ': [18, 22, 19, 14]})

print (df1)

  team points
0 to 18
1 B 22
2 C 19
3 D 14

#create second DataFrame
df2 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'F'],
                    ' assists ': [4, 9, 8]})

print (df2)

  team assists
0 to 4
1 B 9
2 F 8

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि दो डेटाफ़्रेम पर क्रॉस जॉइन कैसे करें:

 #create common key
df1[' key '] = 0
df2[' key '] = 0

#perform cross join
df3 = df1. merge (df2, on=' key ', how=' outer ')

#drop key column
del df3[' key ']

#view results
print (df3)

   team_x points team_y assists
0 A 18 A 4
1 A 18 B 9
2 A 18 F 8
3 B 22 A 4
4 B 22 B 9
5 B 22 F 8
6 C 19 A 4
7 C 19 B 9
8 C 19 F 8
9 D 14 A 4
10 D 14 B 9
11 D 14 F 8

परिणाम एक डेटाफ़्रेम है जिसमें प्रत्येक डेटाफ़्रेम से पंक्तियों के सभी संभावित संयोजन शामिल हैं।

उदाहरण के लिए, पहले डेटाफ़्रेम की पहली पंक्ति में टीम ए और 18 अंक हैं। यह पंक्ति दूसरे डेटाफ़्रेम की प्रत्येक पंक्ति से मेल खाती है।

फिर पहले डेटाफ़्रेम की दूसरी पंक्ति में टीम बी और 22 अंक होते हैं। यह पंक्ति दूसरे डेटाफ़्रेम की प्रत्येक पंक्ति से भी मेल खाती है।

अंतिम परिणाम 12 पंक्तियों वाला एक डेटाफ़्रेम है।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि पांडा में अन्य सामान्य कार्य कैसे करें:

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