merge() के साथ दो डेटाफ्रेम के बीच सामान्य पंक्तियाँ खोजने के लिए, पैरामीटर "how" का उपयोग "inner" के रूप में करें क्योंकि यह SQL इनर जॉइन की तरह काम करता है और यही हम प्राप्त करना चाहते हैं।
आइए दो कॉलम के साथ डेटाफ्रेम 1 बनाएं -
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
"Reg_Price": [1000, 1500, 1100, 800, 1100, 900]
}
)
दो कॉलम के साथ डेटाफ्रेम 2 बनाएं -
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
"Reg_Price": [1200, 1500, 1000, 800, 1100, 1000]
}
)
आइए अब सामान्य पंक्तियाँ खोजें -
dataFrame1.merge(dataFrame2, how='inner', indicator=False)
उदाहरण
निम्नलिखित कोड है -
import pandas as pd
# Create DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
"Reg_Price": [1000, 1500, 1100, 800, 1100, 900]
}
)
print("DataFrame1 ...\n", dataFrame1)
# Create DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
"Reg_Price": [1200, 1500, 1000, 800, 1100, 1000]
}
)
print("\nDataFrame2 ...\n", dataFrame2)
# finding common rows between two DataFrames
resData = dataFrame1.merge(dataFrame2, how='inner', indicator=False)
print("\nCommon rows between two DataFrames...\n", resData)
आउटपुट
यह निम्नलिखित आउटपुट देगा -
DataFrame1 ... Car Reg_Price 0 BMW 1000 1 Lexus 1500 2 Audi 1100 3 Tesla 800 4 Bentley 1100 5 Jaguar 900 DataFrame2 ... Car Reg_Price 0 BMW 1200 1 Lexus 1500 2 Audi 1000 3 Tesla 800 4 Bentley 1100 5 Jaguar 1000 Common rows between two DataFrames... Car Reg_Price 0 Lexus 1500 1 Tesla 800 2 Bentley 1100
