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法律研究Python Pandas – 使用一對多關係合併 DataFrame
要合併 Pandas DataFrame，請使用 merge() 函式。一對多關係在兩個 DataFrame 中透過設定 merge() 函式的 “validate” 引數實現，即 −
validate = “one-to-many” or validate = “1:m”
一對多關係檢查合併鍵在左資料集中的唯一性。
首先，讓我們建立我們的第一個 DataFrame −
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
}
)現在，讓我們建立我們的第二個 DataFrame −
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
}
)示例
以下是程式碼 −
import pandas as pd
# Create DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units": [100, 150, 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 "one-to-many" in "validate" parameter
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, validate ="one_to_many")
print("\nMerged dataframe with one-to-many relation...\n", mergedRes)輸出
這會生成以下輸出 −
DataFrame1 ... Car Units 0 BMW 100 1 Lexus 150 2 Audi 110 3 Mustang 80 4 Bentley 110 5 Jaguar 90 DataFrame2 ... Car Reg_Price 0 BMW 7000 1 Lexus 1500 2 Tesla 5000 3 Mustang 8000 4 Mercedes 9000 5 Jaguar 6000 Merged dataframe with one-to-many realtion ... Car Units Reg_Price 0 BMW 100 7000 1 Lexus 150 1500 2 Mustang 80 8000 3 Jaguar 90 6000
更新於：2021 年 9 月 29 日
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