PythonPandas-DataFrameをインジケーター値とマージします

Pandas DataFrameをマージするには、マージを使用します （） 働き。その中で、パラメータインジケーターを設定できます 真に またはFalse 。特定のレコードを持つデータフレームを確認する場合は、-

indicator= True

上記のように、上記のパラメータをTrueとして使用すると、「_merge」という列が出力DataFrameに追加されます。

まず、エイリアスを使用してpandasライブラリをインポートしましょう-

import pandas as pd

DataFrame1を作成しましょう-

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

DataFrame2の作成-

dataFrame2 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],
      "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]

   }
)

ここで、DataFrameをインジケーター値True-

# merge DataFrames with indicator value
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, how ="left",indicator=True)

例

以下はコードです-

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 indicator value
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, how ="left",indicator=True)
print"\nMerged dataframe...\n", mergedRes

出力

これにより、次の出力が生成されます。ここで、「_ merge」の「both」は、両方の値が両方のDataFrameにあることを示しています-

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...
       Car   Units   Reg_Price    _merge
0      BMW    100      7000.0       both
1    Lexus    150      1500.0       both
2     Audi    110         NaN  left_only
3  Mustang     80      8000.0       both
4  Bentley    110         NaN  left_only
5   Jaguar     90      6000.0       both