Wie führe ich verschiedene Arten von Pandas DataFrames-Joins durch?

Pandas Merging 101: Die Grundlagen

DataFrames VERBINDEN

Beim Zusammenführen von DataFrames in Pandas werden zwei oder mehr DataFrames basierend auf gemeinsamen Schlüsselspalten kombiniert. Es gibt verschiedene Arten von Verknüpfungen, darunter:

• INNER JOIN: Gibt nur Zeilen zurück, in denen die Schlüssel in beiden DataFrames übereinstimmen.

  • df1 .merge(df2, on='key', how='inner')

• LEFT JOIN: Beinhaltet alle Zeilen aus dem linken DataFrame und passende Zeilen aus dem rechten DataFrame. Fehlende Werte von rechts werden mit NaNs aufgefüllt.

  • df1.merge(df2, on='key', how='left')

• RIGHT JOIN: Beinhaltet alle Zeilen aus dem rechten DataFrame und passende Zeilen aus dem linken DataFrame. Fehlende Werte von links werden mit NaNs aufgefüllt.

  • df1.merge(df2, on='key', how='right')

• VOLLSTÄNDIGER OUTER JOIN: Schließt alle Zeilen aus beiden DataFrames ein und füllt fehlende Werte mit auf NaNs.

  • df1.merge(df2, on='key', how='outer')

Unterschiedliche Schlüsselspaltennamen

Wenn Schlüsselspalten unterschiedliche Namen haben, verwenden Sie left_on und right_on Argumente:

• df1.merge(df2, left_on='key1', right_on='key2', how='inner')

Vermeiden doppelter Schlüsselspalten in der Ausgabe

Wenn Sie verschiedene Schlüsselspalten zusammenführen, legen Sie den Index vorläufig fest Schritt:

• df1.set_index('key1').merge(df2, left_index=True, right_on='key2')

Zusammenführen in mehreren Spalten

Verknüpfen Sie mehrere Spalten, indem Sie eine Liste an on (oder left_on und) übergeben right_on):

• df1.merge(df2, on=['key1', 'key2'], how='inner')

Generalisierung auf mehrere DataFrames

Um mehrere DataFrames zusammenzuführen, verwenden Sie pd.merge_asof für ungefähre Verknüpfungen oder pd.merge_ordered für geordnete Verknüpfungen tritt bei.

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