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Maisondéveloppement back-endTutoriel PythonComment effectuer différents types de jointures à l'aide de Pandas Merge ?

How to Perform Different Types of Joins Using Pandas Merge?

Pandas Merging 101

Bases de la fusion - Types de base de jointures

La fonctionnalité de fusion Pandas offre différents types de jointures :

INNER REJOIGNEZ

  • Représenté par ci-dessous diagramme :
    [Image d'un graphique INNER JOIN]
  • Utilisez left.merge(right, on='key') pour effectuer un INNER REJOINDRE.

    • Exemple :

      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

JOINTURE EXTERNE GAUCHE

  • Représenté par le diagramme ci-dessous :
    [Image d'un LEFT OUTER JOIN graphique]
  • Utilisez left.merge(right, on='key', how='left') pour effectuer une LEFT OUTER JOIN.

    • Exemple :

      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

EXTÉRIEUR DROIT JOIN

  • Représenté par le diagramme ci-dessous :
    [Image d'un graphique RIGHT OUTER JOIN]
  • Utilisez left.merge(right, on='key', comment ='right') pour effectuer un RIGHT OUTER REJOINDRE.

    • Exemple :

      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

JOINTION EXTERNE COMPLÈTE

  • Représenté par le diagramme ci-dessous :
    [Image d'un FULL OUTER JOIN graphique]
  • Utilisez left.merge(right, on='key', how='outer') pour effectuer une FULL OUTER JOIN.

    • Exemple :

      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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