Как выполнить внешнее соединение в pandas (с примером)

Внешнее соединение — это тип соединения, который возвращает все строки из двух DataFrames pandas.

Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для выполнения внешнего соединения в pandas:

 import pandas as pd

df1. merge (df2, on=' some_column ', how=' outer ')

В следующем примере показано, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример: как выполнить внешнее соединение в Pandas

Допустим, у нас есть следующие два кадра данных панды, которые содержат информацию о различных баскетбольных командах:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df1 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                    ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28]})

df2 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'J', 'K'],
                    ' assists ': [4, 9, 14, 13, 10, 8]})

#view DataFrames
print (df1)

  team points
0 to 18
1 B 22
2 C 19
3 D 14
4 E 14
5 F 11
6 G 20
7:28 a.m.

print (df2)

  team assists
0 to 4
1 B 9
2 C 14
3 D 13
4 D 10
5K 8

Мы можем использовать следующий код для выполнения внешнего соединения, сопоставляя строки между DataFrames на основе значений столбца команды и сохраняя все строки из обоих DataFrames:

 #perform outer join
df1. merge (df2, on=' team ', how=' outer ')


        team points assists
0 to 18.0 4.0
1 B 22.0 9.0
2 C 19.0 14.0
3D 14.0 13.0
4 E 14.0 NaN
5 F 11.0 NaN
6G 20.0 NaN
7 H 28.0 NaN
8 J NaN 10.0
9K NaN 8.0

Результатом является DataFrame, содержащий все строки в каждом DataFrame.

Обратите внимание, что значения NaN заполнялись для каждой строки, где значение столбца команды не существовало в обоих DataFrames.

Примечание . Полную документацию по функции слияния можно найти здесь .

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в pandas:

Как выполнить анти-соединение в Pandas
Как выполнить внутреннее соединение в Pandas
Как выполнить перекрестное соединение в Pandas