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法律研究用一个公共列合并 Pandas 数据帧并为不匹配的值设置 NaN
要使用公共列合并两个 Pandas 数据帧，请使用 merge() 函数并将 ON 参数设置为列名。要为不匹配的值设置 NaN，请使用“how”参数并将其设置为left 或 right。这意味着在左侧或右侧合并。
首先，让我们导入 pandas 库并起个别名 −
import pandas as pd
让我们创建 DataFrame1 −
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
}
)让我们创建 DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
}
)现在，使用公共列 Car 合并数据帧。左侧“显示左侧数据帧的所有值，并为第 2 个数据帧中未匹配的值设置 NaN −
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, on ='Car', how ="left")
示例
以下为代码
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)
输出
以下为代码 −
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
更新于：29-Sep-2021
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