कुंजी कॉलम पर जॉइनिंग

स्प्रेडशीट उपयोगकर्ताओं के लिए Pandas Joins

John Miller

Principal Data Scientist

फ्रेमवर्क (जारी)

डेटा देखने और समझने के बाद:

संबंध तय करें
कुंजी कॉलम में यूनिक मान जाँचें

वर्ग

यूनिक कुंजी कॉलम

$$ $$ सिंगल कॉलम कुंजी के लिए यूनिक मान

df.duplicated('GameKey').sum()

$$ -- -- 0 का मतलब है कोई डुप्लिकेट नहीं -- --

df.duplicated(['GameKey', 'PlayId']).sum()

सिंगल कॉलम इंडेक्स

मल्टी-कॉलम इंडेक्स

फ्रेमवर्क (जारी)

डेटा देखने और समझने के बाद:

संबंध तय करें
कुंजी कॉलम में यूनिक मान जाँचें
merge स्टेटमेंट लिखें और चलाएँ

वर्ग

Merge चलाना

स्टेटमेंट वही रहता है!

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

पैरामीटर पर ध्यान दें

फुल सिंटैक्स: DataFrame.merge(right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), indicator=False, validate=None)

Merges वैलिडेट करना

DataFrame.merge(right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), indicator=False, validate=None)

validate के मान:

"one_to_one" या "1:1"
"one_to_many" या "1:m"
"many_to_one" या "m:1"
"many_to_many" या "m:m" (कुछ नहीं करता)

अभ्यास करते हैं!

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