使用Pandas将多对一的关系合并DataFrame

要合并Pandas DataFrame，请使用 merge() 函数。通过在merge()函数的“ validate ”参数下设置，可以在两个数据集上实现many-to-one关系，即−

validate = “many-to-one”
or
validate = “m:1”

many-to-one关系检查右侧数据集中合并键是否唯一。

首先，让我们创建第1个DataFrame−

dataFrame1 = pd.DataFrame(
    {
        "Car": ['BMW', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units": [100, 110, 80, 110, 90]
    }
)

现在，让我们创建第2个DataFrame−

dataFrame2 = pd.DataFrame(
    {
        "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
    }
)

示例

以下是代码−

#
#使用many-to-one关系合并Pandas DataFrame
#

import pandas as pd

#创建DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
    {
        "Car": ['BMW', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units": [100, 110, 80, 110, 90]
    }
)

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

#创建DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
    {
        "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]

    }
)

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

# 在“validate”参数中使用“many-to-one”合并数据集
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, validate ="many_to_one")
print("\n使用多对一关系合并的数据帧...\n", mergedRes)

输出

这将产生以下输出−

DataFrame1 ...
        Car   Units
0     BMW     100
1    Audi     110
2 Mustang      80
3  Bentley     110
4   Jaguar      90

DataFrame2 ...
        Car  Reg_Price
0     BMW       7000
1   Lexus       1500
2   Tesla       5000
3 Mustang       8000
4 Mercedes       9000
5   Jaguar       6000

使用多对一关系合并的数据帧...
       Car   Units   Reg_Price
0     BMW     100        7000
1 Mustang      80        8000
2  Jaguar      90        6000