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Wie führt man mit Pandas Merge verschiedene Arten von Verknüpfungen durch?

Barbara Streisand
Barbara StreisandOriginal
2024-12-21 19:06:11605Durchsuche

How to Perform Different Types of Joins Using Pandas Merge?

Pandas Merging 101

Grundlagen des Zusammenführens – Grundlegende Arten von Verknüpfungen

Die Zusammenführungsfunktion von Pandas bietet verschiedene Arten von Verknüpfungen:

INNER BEITRETEN

  • Vertreten durch unten Diagramm:
    [Bild einer INNER JOIN-Grafik]
  • Verwenden Sie left.merge(right, on='key'), um einen INNER auszuführen JOIN.

    • Beispiel:

      left = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': np.random.randn(4)})
      right = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value': np.random.randn(4)})
      
      left.merge(right, on='key')
      # Output:
      #   key   value_x   value_y
      # 0   B  0.400157  1.867558
      # 1   D  2.240893 -0.977278

LEFT OUTER JOIN

  • Dargestellt durch folgendes Diagramm:
    [Bild eines LEFT OUTER JOIN Grafik]
  • Verwenden Sie left.merge(right, on='key', how='left'), um einen LEFT OUTER JOIN durchzuführen.

    • Beispiel :

      left.merge(right, on='key', how='left')
      # Output:
      #   key   value_x   value_y
      # 0   A  1.764052       NaN
      # 1   B  0.400157  1.867558
      # 2   C  0.978738       NaN
      # 3   D  2.240893 -0.977278

RECHTS AUSSEN JOIN

  • Dargestellt durch das folgende Diagramm:
    [Bild einer RIGHT OUTER JOIN-Grafik]
  • Verwenden Sie left.merge(right, on='key', how ='right'), um einen RIGHT OUTER auszuführen JOIN.

    • Beispiel:

      left.merge(right, on='key', how='right')
      # Output:
      #   key   value_x   value_y
      # 0   B  0.400157  1.867558
      # 1   D  2.240893 -0.977278
      # 2   E       NaN  0.950088
      # 3   F       NaN -0.151357

FULL OUTER JOIN

  • Dargestellt durch folgendes Diagramm:
    [Bild eines FULL OUTER JOIN Grafik]
  • Verwenden Sie left.merge(right, on='key', how='outer'), um einen FULL OUTER JOIN durchzuführen.

    • Beispiel :

      left.merge(right, on='key', how='outer')
      # Output:
      #   key   value_x   value_y
      # 0   A  1.764052       NaN
      # 1   B  0.400157  1.867558
      # 2   C  0.978738       NaN
      # 3   D  2.240893 -0.977278
      # 4   E       NaN  0.950088
      # 5   F       NaN -0.151357

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