Як зробити внутрішнє об'єднання в pandas (з прикладом)
Ви можете використовувати наступний базовий синтаксис для виконання внутрішнього об’єднання в pandaх:
import pandas as pd df1. merge (df2, on=' column_name ', how=' inner ')
У наступному прикладі показано, як використовувати цей синтаксис на практиці.
Приклад: як виконати внутрішнє об’єднання в Pandas
Скажімо, у нас є такі два фрейми даних panda, які містять інформацію про різні баскетбольні команди:
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', 'G', 'H'], ' 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 4G 10 5:8 a.m.
Ми можемо використати наступний код для виконання внутрішнього об’єднання, яке зберігає лише ті рядки, де в обох DataFrames з’являється назва команди :
#perform left join
df1. merge (df2, on=' team ', how=' inner ')
team points assists
0 to 18 4
1 B 22 9
2 C 19 14
3 D 14 13
4 G 20 10
5:28 8
Єдині рядки, які містяться в об’єднаному DataFrame, це ті, у яких назва команди відображається в обох DataFrame.
Зауважте, що дві команди було видалено (команди E та F), оскільки вони не відображалися в обох DataFrames.
Зауважте, що ви також можете використовувати pd.merge() із таким синтаксисом, щоб повернути той самий результат:
#perform left join
p.d. merge (df1, df2, on=' team ', how=' inner ')
team points assists
0 to 18 4
1 B 22 9
2 C 19 14
3 D 14 13
4 G 20 10
5:28 8
Зауважте, що цей об’єднаний DataFrame збігається з попереднім прикладом.
Примітка : ви можете знайти повну документацію для функції злиття тут .
Додаткові ресурси
У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові операції в pandas:
Як зробити об’єднання зліва в Pandas
Як об’єднати Pandas DataFrames у кількох стовпцях
Pandas Join або Merge: у чому різниця?