सामान्य कॉलम के साथ दो Pandas DataFrame को मर्ज करने के लिए, merge() फ़ंक्शन का उपयोग करें और ON पैरामीटर को कॉलम नाम के रूप में सेट करें। बेमेल मानों के लिए NaN सेट करने के लिए, "how" पैरामीटर का उपयोग करें और इसे left या right पर सेट करें। इसका मतलब होगा, बाएं या दाएं मर्ज करना।
सबसे पहले, pandas लाइब्रेरी को एक उपनाम के साथ आयात करें:
import pandas as pd
आइए DataFrame1 बनाएं:
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],
"Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]}
)
आइए DataFrame2 बनाएं:
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],
"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]}
)
अब, सामान्य कॉलम Car के साथ DataFrames मर्ज करें। "left" बाएं DataFrame के सभी मान प्रदर्शित करता है और दूसरे DataFrame से बेमेल मानों के लिए NaN सेट करता है:
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, on='Car', how="left")
उदाहरण
निम्नलिखित कोड 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)
# सामान्य कॉलम Car और "left" के साथ DataFrames मर्ज करें जो दूसरे DataFrame से बेमेल मानों के लिए NaN सेट करता है
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, on='Car', how="left")
print("\nMerged data frame with common column...\n", mergedRes)
आउटपुट
निम्नलिखित कोड है:
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 data frame with common column...
Car Units Reg_Price
0 BMW 100 7000.0
1 Lexus 150 1500.0
2 Audi 110 NaN
3 Mustang 80 8000.0
4 Bentley 110 NaN
5 Jaguar 90 6000.0
