¿Cómo fusionar tramas de datos de diferente longitud en Pandas?

En este artículo, discutiremos cómo fusionar los dos marcos de datos con diferentes longitudes en Pandas. Se puede hacer usando el método merge() .

Sintaxis:

DataFrame.merge(parámetros)

A continuación se muestran algunos ejemplos que muestran cómo fusionar marcos de datos de diferentes longitudes utilizando el método anterior:

Ejemplo 1: 

A continuación se muestra un programa para fusionar dos marcos de datos de estudiantes de diferentes longitudes.

# importing pandas module
  
import pandas as pd
  
# create a list that contains 
# student id of subject 1
list1 = [7058, 7059, 7075, 7076]
  
# create a list that contains
# student id of subject 2
list2 = [7058, 7059, 7012, 7075, 7076]
  
# create a list that contains 
# student names of subject 1
list11 = ["Sravan", "Jyothika", "Deepika",
          "Kyathi"]
  
# create a list that contains 
# student names of subject 2
list22 = ["Sravan", "Jyothika", "Salma", 
          "Deepika", "Kyathi"]
  
  
# pass list1 and list11 to the
# dataframe1
dataframe1 = pd.DataFrame(
  {"Student ID": list1, "Student Name": list11})
print('First data frame:')
display(dataframe1)
  
# pass list2 and list22 to the
# dataframe1
dataframe2 = pd.DataFrame(
  {"Student ID": list2, "Student Name": list22})
print('Second data frame:')
display(dataframe2)
  
# apply merge function to merge the
# two dataframes
mergedf = dataframe2.merge(dataframe1, how='left')
print('Merged data frame:')
display(mergedf)

Producción:

Ejemplo 2:

Aquí hay otro programa para fusionar un marco de datos de longitud 4 y otro marco de datos de longitud 9.

# importing pandas module
import pandas as pd
  
# create a list that contains
# student id of subject 1
list1 = [7058, 7059, 7075, 7076]
  
# create a list that contains
# student id of subject 2
list2 = [7058, 7059, 7012, 7075, 7076,
         7034, 7046, 7036, 7015]
  
# create a list that contains
# student names of subject 1
list11 = ["Sravan", "Jyothika", "Deepika",
          "Kyathi"]
  
# create a list that contains
# student names of subject 2
list22 = ["Sravan", "Jyothika", "salma", 
          "Deepika", "Kyathi", "meghana",
          "pranathi", "bhanu", "keshav"]
  
  
# pass list1 and list11 to the
# dataframe1
dataframe1 = pd.DataFrame(
  {"Student ID": list1, "Student Name": list11})
print('First data frame:')
display(dataframe1)
  
# pass list2 and list22 to the 
# dataframe1
dataframe2 = pd.DataFrame(
  {"Student ID": list2, "Student Name": list22})
print('Second data frame:')
display(dataframe2)
  
# apply merge function to merge
# the two dataframes
mergedf = dataframe2.merge(dataframe1, how='inner')
print('Merged data frame:')
display(mergedf)

Producción: