पांडा डेटाफ़्रेम को मर्ज करने के लिए, मर्ज () . का उपयोग करें समारोह। एक-से-अनेक संबंध "सत्यापित करें . के अंतर्गत सेटिंग करके दोनों डेटाफ़्रेम पर कार्यान्वित किया जाता है मर्ज () फ़ंक्शन का पैरामीटर यानी -
validate = “one-to-many” or validate = “1:m”
एक-से-अनेक संबंध जाँचता है कि क्या मर्ज कुंजियाँ बाएँ डेटासेट में अद्वितीय हैं।
सबसे पहले, आइए हम अपना 1 st . बनाएं डेटाफ़्रेम -
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
}
) अब, आइए हम अपना 2 nd . बनाएं डेटाफ़्रेम -
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
}
) उदाहरण
निम्नलिखित कोड है -
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) आउटपुट
यह निम्नलिखित आउटपुट देगा -
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
