合并具有公共列的 Pandas DataFrame
pythonserver side programmingprogramming更新于 2025/11/12 2:52:17
要合并具有公共列的两个 Pandas DataFrame，请使用 merge() 函数并将 ON 参数设置为列名。
首先，让我们使用别名 − 导入 pandas 库
import pandas as pd
让我们创建第一个 DataFrame −
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
}
)
接下来，创建第二个 DataFrame −
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
}
)
现在，将两个 DataFrame 合并为一个列"Car"减去
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, on ='Car')
示例
以下是完整代码 −
import pandas as pd
# 创建 DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
&"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],&"Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
}
)
print"DataFrame1 ...\n",dataFrame1
# 创建 DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
}
)
print"\nDataFrame2 ...\n",dataFrame2
# 合并具有共同列 Car 的 DataFrames
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, on ='Car')
print"\nMerged data frame with common column...\n", mergedRes
输出
这将产生以下输出 −
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 Audi 5000 3 Mustang 8000 4 Mercedes 9000 5 Jaguar 6000 Merged data frame with common column... Car Units Reg_Price 0 BMW 100 7000 1 Lexus 150 1500 2 Audi 110 5000 3 Mustang 80 8000 4 Jaguar 90 6000
相关文章
有用资源
python 参考教程 - 该教程包含有关 python 的更多信息:https://www.cainiaomax.com/python/
