{"id":2927,"date":"2023-07-20T01:36:38","date_gmt":"2023-07-20T01:36:38","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/selos-interiores-de-pandas\/"},"modified":"2023-07-20T01:36:38","modified_gmt":"2023-07-20T01:36:38","slug":"selos-interiores-de-pandas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/selos-interiores-de-pandas\/","title":{"rendered":"Como fazer uma jun\u00e7\u00e3o interna no pandas (com exemplo)"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica para realizar uma jun\u00e7\u00e3o interna no pandas:<\/span><\/p>\n

 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n<\/span>\ndf1. merge<\/span> (df2, on=' column_name<\/span> ', how=' inner<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n
 O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n
 Exemplo: como realizar uma jun\u00e7\u00e3o interna no Pandas<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Digamos que temos os dois DataFrames panda a seguir que cont\u00eam informa\u00e7\u00f5es sobre v\u00e1rios times de basquete:<\/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', 'G', 'H'],\n                    ' assists<\/span> ': [4, 9, 14, 13, 10, 8]})\n\n#view DataFrames\nprint<\/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\n4G 10\n5:8 a.m.<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Podemos usar o seguinte c\u00f3digo para realizar uma jun\u00e7\u00e3o interna, que mant\u00e9m apenas as linhas onde o nome da equipe<\/strong> aparece em ambos os DataFrames:<\/span><\/p>\n
 #perform left join\ndf1. merge<\/span> (df2, on=' team<\/span> ', how=' inner<\/span> ')\n\n\tteam points assists\n0 to 18 4\n1 B 22 9\n2 C 19 14\n3 D 14 13\n4 G 20 10\n5:28 8\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 As \u00fanicas linhas contidas no DataFrame mesclado s\u00e3o aquelas em que o nome da equipe aparece em ambos os DataFrames.<\/span><\/span><\/p>\n
 Observe que duas equipes foram removidas (equipes E e F) porque n\u00e3o apareceram em ambos os DataFrames.<\/span><\/p>\n
 Observe que voc\u00ea tamb\u00e9m pode usar pd.merge()<\/strong> com a seguinte sintaxe para retornar exatamente o mesmo resultado:<\/span><\/p>\n
 #perform left join\np.d. merge<\/span> (df1, df2, on=' team<\/span> ', how=' inner<\/span> ')\n\n\tteam points assists\n0 to 18 4\n1 B 22 9\n2 C 19 14\n3 D 14 13\n4 G 20 10\n5:28 8<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Observe que este DataFrame mesclado corresponde ao exemplo anterior.<\/span><\/p>\n
 Nota<\/strong> : Voc\u00ea pode encontrar a documenta\u00e7\u00e3o completa da fun\u00e7\u00e3o de mesclagem<\/strong> aqui<\/a> .<\/span><\/p>\n
 Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras opera\u00e7\u00f5es comuns em pandas:<\/span><\/p>\n
 Como fazer uma jun\u00e7\u00e3o \u00e0 esquerda no Pandas<\/a>
 Como mesclar Pandas DataFrames em v\u00e1rias colunas<\/a>
 Pandas Join or Merge: Qual \u00e9 a diferen\u00e7a?<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica para realizar uma jun\u00e7\u00e3o interna no pandas: import pandas as pd df1. merge (df2, on=’ column_name ‘, how=’ inner ‘) O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na pr\u00e1tica. 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