Python Pandas - 合併和建立兩個 DataFrame 的笛卡爾積


要合併 Pandas DataFrame,請使用 merge() 函式。笛卡爾積透過在 merge() 函式的“how”引數下設定這兩個 DataFrame 來實現,即 -

how = “cross”

首先,讓我們匯入 pandas 庫並使用別名 -

import pandas as pd

建立 DataFrame1 -

dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units": [100, 150, 110, 120]
   }
)

建立 DataFrame2

dataFrame2 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Tesla', 'Jaguar'],"Reg_Price": [7000, 8000, 9000]

   }
)

接下來,在 "how" 引數中使用 "cross" 合併 DataFrame 即。笛卡爾積 -

mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, how ="cross")

示例

以下是程式碼

import pandas as pd

# Create DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units": [100, 150, 110, 120]
   }
)

print("DataFrame1 ...\n",dataFrame1)

# Create DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Tesla', 'Jaguar'],"Reg_Price": [7000, 8000, 9000]

   }
)

print("\nDataFrame2 ...\n",dataFrame2)

# merge DataFrames with "cross" in "how" parameter i.e Cartesian Product
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, how ="cross")
print("\nMerged dataframe with cartesian product...\n", mergedRes)

輸出

這將產生以下輸出 -

DataFrame1 ...
       Car   Units
0      BMW     100
1  Mustang     150
2  Bentley     110
3   Jaguar     120
DataFrame2 ...
      Car   Reg_Price
0     BMW        7000
1   Tesla        8000
2  Jaguar        9000

Merged dataframe with cartesian product...
       Car   Units   Car_y   Reg_Price
0      BMW     100     BMW        7000
1      BMW     100   Tesla        8000
2      BMW     180  Jaguar        9000
3  Mustang     150     BMW        7000
4  Mustang     150   Tesla        8000
5  Mustang     150  Jaguar        9000
6  Bentley     110     BMW        7000
7  Bentley     110   Tesla        8000
8  Bentley     110  Jaguar        9000
9   Jaguar     120     BMW        7000
10  Jaguar     120   Tesla        8000
11  Jaguar     120  Jaguar        9000

更新於: 2021 年 9 月 29 日

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