पैंडास DataFrame को मर्ज करने के लिए merge() फ़ंक्शन का उपयोग करें। एक-से-एक संबंध को merge() फ़ंक्शन के "validate" पैरामीटर के तहत सेट करके दोनों DataFrames पर लागू किया जाता है:
validate = "one-to-one" or validate = "1:1"
एक-से-अनेक संबंध जांचता है कि मर्ज कुंजियाँ बाएं और दाएं दोनों डेटासेट में अद्वितीय हैं।
सबसे पहले, आइए हमारा पहला DataFrame बनाएं:
dataFrame1 = pd.DataFrame({"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'], "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]})अब, आइए हमारा दूसरा DataFrame बनाएं:
dataFrame2 = pd.DataFrame({"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'], "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]})उदाहरण
कोड निम्नलिखित है:
import pandas as pd
# DataFrame1 बनाएं
dataFrame1 = pd.DataFrame({"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'], "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]})
print("DataFrame1 ...\n", dataFrame1)
# DataFrame2 बनाएं
dataFrame2 = pd.DataFrame({"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'], "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]})
print("\nDataFrame2 ...\n", dataFrame2)
# "validate" पैरामीटर में "one-to-one" के साथ DataFrames मर्ज करें
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, validate="one_to_one")
print("\nMerged dataframe with one-to-one relation...\n", mergedRes)आउटपुट
यह निम्नलिखित आउटपुट उत्पन्न करेगा:
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-one relation Car Units Reg_Price 0 BMW 100 7000 1 Lexus 150 1500 2 Mustang 80 8000 3 Jaguar 90 6000
