Python - Hợp nhất Pandas DataFrame với Left Outer Join

Để hợp nhất Pandas DataFrame, hãy sử dụng hợp nhất () hàm số. Kết nối bên ngoài bên trái được triển khai trên cả DataFrames bằng cách đặt trong phần “ cách ”Tham số của hàm merge () tức là -

how = “left”

Đầu tiên, hãy nhập thư viện gấu trúc với bí danh -

import pandas as pd

Hãy tạo hai DataFrames để được hợp nhất -

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

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

   }
)

Hợp nhất DataFrames với cột chung Xe và "bên trái" trong tham số "cách" triển khai Kết nối bên ngoài Bên trái -

mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, on ='Car', how ="left")

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 common column Car and "left" in "how" parameter implements Left Outer Join
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, on ='Car', how ="left")
print"\nMerged dataframe with left outer join...\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 left outer join...
       Car   Units   Reg_Price
0      BMW     100      7000.0
1    Lexus     150      1500.0
2     Audi     110         NaN
3  Mustang      80      8000.0
4  Bentley     110         NaN
5   Jaguar      90      6000.0