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Python-PandasDataFrameを内部結合とマージする


Pandas DataFrameをマージするには、 merge()を使用します 働き。内部結合は、「方法」で設定することにより、両方のデータフレームに実装されます。 ” merge()関数のパラメータ、つまり-

how = “inner”

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を作成する-

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

次に、DataFrame2を作成します-

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

   }
)

DataFramesを共通の列Carとマージし、「how」パラメーターの「inner」が内部結合を実装します-

mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, on ='Car', how ="inner")

以下はコードです-

#
# Merge Pandas DataFrame with Inner Join
#

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 "inner" in "how" parameter implements Inner Join
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, on ='Car', how ="inner")
print"\nMerged dataframe with inner join...\n", mergedRes

出力

これにより、次の出力が生成されます-

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 with inner join...
       Car   Units   Reg_Price
0      BMW    100      7000
1    Lexus    150      1500
2  Mustang     80      8000
3   Jaguar     90      6000

  1. Python-Matplotlibを使用してPandasデータフレームのヒストグラムをプロットしますか?

    ヒストグラムは、データの分布を表したものです。ヒストグラムをプロットするには、hist()メソッドを使用します。最初に、両方のライブラリをインポートします- import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 2列のデータフレームを作成する- dataFrame = pd.DataFrame({    "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', '

  2. PythonPandas-DataFrame内のすべてのNaN要素を0に置き換えます

    NaN値を置き換えるには、fillna()メソッドを使用します。以下が、いくつかのNaN値を使用してMicrosoftExcelで開いたCSVファイルであるとしましょう- まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd CSVファイルからPandasDataFrameにデータをロードする- dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv") fillna()メソッドを使用してNaN値を0に置き換えます- dataFrame.fillna(0)