पांडा डेटाफ़्रेम को मर्ज करने के लिए, मर्ज () . का उपयोग करें समारोह। कार्टेशियन उत्पाद को "कैसे . के अंतर्गत सेट करके दोनों डेटाफ़्रेम पर लागू किया जाता है मर्ज () फ़ंक्शन का पैरामीटर यानी −
how = “cross”
सबसे पहले, आइए एक उपनाम के साथ पांडा पुस्तकालय को आयात करें -
import pandas as pd
DataFrame1 बनाएं -
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units": [100, 150, 110, 120]
}
) DataFrame2 बनाएं
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Tesla', 'Jaguar'],"Reg_Price": [7000, 8000, 9000]
}
) इसके बाद, डेटाफ़्रेम को "क्रॉस" के साथ "कैसे" पैरामीटर यानी कार्टेशियन उत्पाद में मर्ज करें -
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, how ="cross")
उदाहरण
निम्नलिखित कोड है
import pandas as pd
# Create DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units": [100, 150, 110, 120]
}
)
print("DataFrame1 ...\n",dataFrame1)
# Create DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Tesla', 'Jaguar'],"Reg_Price": [7000, 8000, 9000]
}
)
print("\nDataFrame2 ...\n",dataFrame2)
# merge DataFrames with "cross" in "how" parameter i.e Cartesian Product
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, how ="cross")
print("\nMerged dataframe with cartesian product...\n", mergedRes)
आउटपुट
यह निम्नलिखित आउटपुट देगा -
DataFrame1 ... Car Units 0 BMW 100 1 Mustang 150 2 Bentley 110 3 Jaguar 120 DataFrame2 ... Car Reg_Price 0 BMW 7000 1 Tesla 8000 2 Jaguar 9000 Merged dataframe with cartesian product... Car Units Car_y Reg_Price 0 BMW 100 BMW 7000 1 BMW 100 Tesla 8000 2 BMW 180 Jaguar 9000 3 Mustang 150 BMW 7000 4 Mustang 150 Tesla 8000 5 Mustang 150 Jaguar 9000 6 Bentley 110 BMW 7000 7 Bentley 110 Tesla 8000 8 Bentley 110 Jaguar 9000 9 Jaguar 120 BMW 7000 10 Jaguar 120 Tesla 8000 11 Jaguar 120 Jaguar 9000