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法律研究Python Pandas - 使用指示符值合并 DataFrame
要合并 Pandas DataFrame，使用 **merge**() 函数。在其中，你可以将参数 **indicator** 设置为 **True** 或 **False**。如果你想检查哪个 DataFrame 中有特定记录，然后使用 -
indicator= True
如上所示，使用 above 参数为 True，会向输出 DataFrame 添加一个名为 “_merge”的列。
首先，让我们使用一个别名导入 pandas 库 -
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]
}
)
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 indicator 值 True 合并 DataFrames -
# merge DataFrames with indicator value mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, how ="left",indicator=True)
案例
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 indicator value
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, how ="left",indicator=True)
print"\nMerged dataframe...\n", mergedRes
输出
这将生成以下输出。在这里，“_merge 中的 “both””表示这两个值都在这两个 DataFrames 中 -
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
更新日期： 2021-09-15
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