{"id":3920,"date":"2023-07-14T18:27:05","date_gmt":"2023-07-14T18:27:05","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/unione-esterna-dei-panda\/"},"modified":"2023-07-14T18:27:05","modified_gmt":"2023-07-14T18:27:05","slug":"unione-esterna-dei-panda","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/unione-esterna-dei-panda\/","title":{"rendered":"Come eseguire un outer join in panda (con esempio)"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Un join esterno<\/strong> \u00e8 un tipo di join che restituisce tutte le righe da due DataFrames Panda.<\/span><\/p>\n

\u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per eseguire un join esterno nei panda:<\/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
 L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n
 Esempio: come eseguire un join esterno in Panda<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Supponiamo di avere i seguenti due DataFrames panda che contengono informazioni su varie squadre di basket:<\/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
 Possiamo utilizzare il seguente codice per eseguire un outside join, abbinando le righe tra DataFrames in base ai valori delle colonne del team<\/strong> e mantenendo tutte le righe di entrambi i DataFrames:<\/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
 Il risultato \u00e8 un DataFrame che contiene tutte le righe in ciascun DataFrame.<\/span><\/span><\/p>\n
 Tieni presente che i valori NaN<\/strong> sono stati popolati per ogni riga in cui il valore della colonna del team<\/strong> non esisteva in entrambi i DataFrames.<\/span><\/p>\n
 Nota<\/strong> : puoi trovare la documentazione completa per la funzione di unione<\/strong> qui<\/a> .<\/span><\/p>\n
 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
 I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni nei panda:<\/span><\/p>\n
 Come eseguire un anti-join in Pandas<\/a>
 Come eseguire un inner join in Pandas<\/a>
 Come eseguire un cross join in Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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