Computer >> Máy Tính >  >> Lập trình >> Python

Python Pandas - Hợp nhất DataFrame với mối quan hệ một-nhiều

Để hợp nhất Pandas DataFrame, hãy sử dụng merge () hàm số. Mối quan hệ một-nhiều được triển khai trên cả DataFrames bằng cách đặt trong “ xác thực ”Tham số của hàm merge () tức là -

validate = “one-to-many”
or
validate = “1:m”

Mối quan hệ một-nhiều kiểm tra xem các khóa hợp nhất có phải là duy nhất trong tập dữ liệu bên trái hay không.

Đầu tiên, chúng ta hãy tạo 1 st DataFrame -

dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
   }
)

Bây giờ, chúng ta hãy tạo 2 nd DataFrame -

dataFrame2 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
   }
)

Ví dụ

Sau đây là mã -

import pandas as pd

# Create DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
   }
)

print("DataFrame1 ...\n",dataFrame1)

# Create DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]

   }
)

print("\nDataFrame2 ...\n",dataFrame2)

# merge DataFrames with "one-to-many" in "validate" parameter
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, validate ="one_to_many")
print("\nMerged dataframe with one-to-many relation...\n", mergedRes)

Đầu ra

Điều này sẽ tạo ra kết quả sau -

DataFrame1 ...
       Car   Units
0      BMW     100
1    Lexus     150
2     Audi     110
3  Mustang      80
4  Bentley     110
5   Jaguar      90
DataFrame2 ...
        Car   Reg_Price
0       BMW        7000
1     Lexus        1500
2     Tesla        5000
3   Mustang        8000
4  Mercedes        9000
5    Jaguar        6000
Merged dataframe with one-to-many realtion ...
       Car   Units   Reg_Price
0      BMW     100        7000
1    Lexus     150        1500
2  Mustang      80        8000
3   Jaguar      90        6000