पायथन पैंडास - एक-से-अनेक संबंध के साथ डेटाफ्रेम मर्ज करें

पैंडास डेटाफ्रेम मर्ज करने के लिए, merge() फ़ंक्शन का उपयोग करें। एक-से-अनेक संबंध को मर्ज() फ़ंक्शन के "validate" पैरामीटर के तहत दोनों डेटाफ्रेम पर सेट करके लागू किया जाता है:

validate = "one-to-many" or validate = "1:m"

एक-से-अनेक संबंध जांचता है कि मर्ज कुंजियाँ बाएं डेटासेट में अद्वितीय हैं।

पहले, आइए अपना पहला डेटाफ्रेम बनाएं:

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

अब, दूसरा डेटाफ्रेम बनाएं:

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
# डेटाफ्रेम1 बनाएं
dataFrame1 = pd.DataFrame(
    {
        "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],
        "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
    }
)
print("DataFrame1 ...\n", dataFrame1)
# डेटाफ्रेम2 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-many" के साथ डेटाफ्रेम मर्ज करें
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, validate="one_to_many")
print("\nMerged dataframe with one-to-many 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-many realtion ...
   Car  Units  Reg_Price
0  BMW    100     7000
1 Lexus  150     1500
2 Mustang 80     8000
3 Jaguar  90     6000