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法律研究Python Pandas – 将 DataFrame 与多对一关系合并
要合并 Pandas DataFrame，请使用 merge() 函数。通过在 merge() 函数的 “validate” 参数下进行设置，在两个 DataFrames 上实现 多对一关系，即 −
validate = “many-to-one” or validate = “m:1”
多对一关系检查 merge 键在右侧数据集中的唯一性。
首先，让我们创建我们的第 1 个 DataFrame −
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units": [100, 110, 80, 110, 90]
}
)
现在，让我们创建我们的第 2 个 DataFrame −
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
}
)
示例
以下是代码 −
#
# Merge Pandas DataFrame with many-to-one relation
#
import pandas as pd
# Create DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units": [100, 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 "many-to-one" in "validate" parameter
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, validate ="many_to_one")
print("\nMerged dataframe with many-to-one relation...\n", mergedRes)输出
这将产生以下输出 −
DataFrame1 ... Car Units 0 BMW 100 1 Audi 110 2 Mustang 80 3 Bentley 110 4 Jaguar 90 DataFrame1 ... Car Reg_Price 0 BMW 7000 1 Lexus 1500 2 Tesla 5000 3 Mustang 8000 4 Mercedes 9000 5 Jaguar 6000 Merged dataframe with many-to-one relation... Car Units Reg_Price 0 BMW 100 7000 1 Mustang 80 8000 2 Jaguar 90 6000
更新于: 29-9-2021
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