Python Pandas – 두 DataFrames에서 데카르트 곱 병합 및 생성

Pandas DataFrame을 병합하려면 merge()를 사용하세요. 기능. 데카르트 곱은 "how merge() 함수의 "매개변수, 즉 -

방법 ="교차"

먼저 별칭을 사용하여 pandas 라이브러리를 가져오겠습니다.

pandas를 pd로 가져오기

DataFrame1 생성 -

dataFrame1 =pd.DataFrame( { "자동차":['BMW', '머스탱', '벤틀리', '재규어'],"단위":[100, 150, 110, 120] })

DataFrame2 생성

dataFrame2 =pd.DataFrame( { "자동차":['BMW', '테슬라', '재규어'],"Reg_Price":[7000, 8000, 9000] })

다음으로 "how" 매개변수, 즉 Cartesian Product −

mergedRes =pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, 어떻게 ="교차")

예시

다음은 코드입니다.

pandas를 pd로 가져오기# Create DataFrame1dataFrame1 =pd.DataFrame( { "Car":['BMW', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units":[100, 150, 110, 120 ] })print("DataFrame1 ...\n",dataFrame1)# Create DataFrame2dataFrame2 =pd.DataFrame( { "자동차":['BMW', '테슬라', '재규어'],"Reg_Price":[7000, 8000, 9000] })print("\nDataFrame2 ...\n",dataFrame2)# "how" 매개변수에서 "cross"가 있는 DataFrames 병합 즉, Cartesian ProductmergedRes =pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, how ="cross") print("\n데카르트 곱과 병합된 데이터 프레임...\n", mergeres)

출력

이것은 다음과 같은 출력을 생성합니다 -

DataFrame1 ... Car Units0 BMW 1001 Mustang 1502 Bentley 1103 Jaguar 120DataFrame2 ... Car Reg_Price0 BMW 70001 Tesla 80002 Jaguar 9000Merged dataframe with cartesian product... Car Units Car_y 7 100 Tesla