दो पांडा डेटाफ़्रेम को सामान्य कॉलम के साथ मर्ज करने के लिए, मर्ज () . का उपयोग करें कार्य करें और चालू . सेट करें स्तंभ नाम के रूप में पैरामीटर। बेजोड़ मानों के लिए NaN सेट करने के लिए, "कैसे . का उपयोग करें ” पैरामीटर और इसे बाएं सेट करें या दाएं . इसका मतलब होगा, बाएँ या दाएँ विलय करना।
सबसे पहले, आइए एक उपनाम के साथ पांडा पुस्तकालय को 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, DataFrames को कॉमन कॉलम Car के साथ मर्ज करें। बायां" "बाएं डेटाफ़्रेम के सभी मान प्रदर्शित करता है और दूसरे डेटाफ़्रेम से बेजोड़ मानों के लिए NaN सेट करता है -
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, on ='Car', how ="left")
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 common column Car and "left" sets NaN for unmatched values from second DataFrame
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