Pandas ရှိ dataframes နှစ်ခုကို နှိုင်းယှဉ်နည်း

ရံဖန်ရံခါ၊ သင်သည် ၎င်းတို့၏ တူညီမှုနှင့် ခြားနားချက်များကို သိရှိရန် Panda DataFrames နှစ်ခုကြားရှိ တန်ဖိုးများကို နှိုင်းယှဉ်ရန် စိတ်ဝင်စားပေမည်။

ဒီသင်ခန်းစာမှာ လုပ်နည်းကို ရှင်းပြထားပါတယ်။

ဥပမာ- Pandas ရှိ DataFrames နှစ်ခုကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်း။

ကျွန်ုပ်တို့တွင် ဘတ်စကတ်ဘောကစားသမားလေးဦးတွင် ဒေတာတစ်ခုစီပါရှိသော အောက်ပါပန်ဒါဒေတာဘောင်နှစ်ခုရှိသည်ဆိုပါစို့။

 import pandas as pd

#define DataFrame 1
df1 = pd. DataFrame ({'player': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                   'points': [12, 15, 17, 24],
                   'assists': [4, 6, 7, 8]})
df1


        player points assists
0 to 12 4
1 B 15 6
2 C 17 7
3 D 24 88

#define DataFrame 2
df2 = pd. DataFrame ({'player': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                    'points': [12, 24, 26, 29],
                    'assists': [7, 8, 10, 13]})
df2

	player points assists
0 to 12 7
1 B 24 8
2 C 26 10
3 D 29 13

ဥပမာ 1- DataFrames နှစ်ခု အတူတူလားဆိုတာ ရှာကြည့်ပါ။

DataFrame.equals() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ DataFrame နှစ်ခုသည် တူညီခြင်းရှိမရှိကို ဦးစွာရှာဖွေနိုင်သည်-

 #see if two DataFrames are identical
df1. equals (df2)

False

DataFrames နှစ်ခုတွင် တူညီသောတန်ဖိုးများမပါဝင်သောကြောင့် ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် False ကို မှန်ကန်စွာပြန်ပို့ပေးပါသည်။

ဥပမာ 2- DataFrames နှစ်ခုကြားရှိ player stats ကွာခြားချက်ကို ရှာပါ။

pandas နုတ်() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ ကစားသမားတစ်ဦးစီ၏ ပံ့ပိုးကူညီမှုနှင့် အမှတ်များကြား ကွာခြားချက်ကို ကျွန်ုပ်တို့ ရှာဖွေနိုင်သည်-

 #subtract df1 from df2
df2. set_index ('player'). subtract (df1.set_index('player'))

	assist points
player		
At 0 3
B 9 2
C 9 3
D 5 5

ဤသည်ကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန် နည်းလမ်းမှာ-

• ကစားသမား A သည် DataFrames နှစ်ခုလုံးတွင် အမှတ်တူညီသော်လည်း DataFrame 2 တွင် နောက်ထပ် ပံ့ပိုးမှု 3 ခုရှိသည်။
• Player B သည် DataFrame 1 နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက DataFrame 2 တွင် နောက်ထပ် 9 မှတ်နှင့် ပံ့ပိုးမှု 2 ခု ထပ်မံရရှိသည်။
• Player C သည် DataFrame 1 နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက DataFrame 2 တွင် နောက်ထပ် 9 မှတ်နှင့် 3 ကြိမ် ပံ့ပိုးမှု ပိုများပါသည်။
• Player D သည် DataFrame 1 နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက DataFrame 2 တွင် နောက်ထပ် 5 မှတ်နှင့် 5 ကြိမ် ပံ့ပိုးမှု ပိုများပါသည်။

ဥပမာ 3- DataFrame တစ်ခုတည်းတွင်သာရှိသော အတန်းအားလုံးကိုရှာပါ။

DataFrame တစ်ခုတည်းတွင်သာ ပေါ်လာသည့် အတန်းများစာရင်း အပြည့်အစုံကို ရရှိရန် အောက်ပါကုဒ်ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 #outer merge the two DataFrames, adding an indicator column called 'Exist'
diff_df = pd. merge (df1, df2, how=' outer ', indicator=' Exist ')

#find which rows don't exist in both DataFrames
diff_df = diff_df. loc [diff_df[' Exist '] != ' both ']
diff_df

	player points assists Exist
0 A 12 4 left_only
1 B 15 6 left_only
2 C 17 7 left_only
3 D 24 8 left_only
4 A 12 7 right_only
5 B 24 8 right_only
6 C 26 10 right_only
7 D 29 13 right_only

ဤကိစ္စတွင်၊ DataFrames နှစ်ခုသည် တူညီသောအတန်းများကို မမျှဝေသောကြောင့် DataFrames တစ်ခုတွင်သာပေါ်လာသော စုစုပေါင်းအတန်း 8 တန်းရှိပါသည်။

“Exist” ဟု တံဆိပ်တပ်ထားသော ကော်လံသည် အတန်းတစ်ခုစီတွင် မည်သည့် DataFrame တွင် ထူးခြားစွာ ပေါ်လာသည်ကို အဆင်ပြေစွာ ပြောပြသည်။