La intersección de dos marcos de datos en Pandas se puede calcular fácilmente usando la función predefinida merge(). Esta función toma ambos marcos de datos como argumento y devuelve la intersección entre ellos.
Sintaxis:
pd.merge(df1, df2, how)
Ejemplo 1:
import pandas as pd
# Creating Data frames
df1 = {'A': [1, 2, 3, 4],
'B': ['abc', 'def', 'efg', 'ghi']}
df2 = {'A': [1, 2, 3, 4 ],
'B': ['Geeks', 'For', 'efg', 'ghi'],
'C':['Nikhil', 'Rishabh', 'Rahul', 'Shubham']}
d1 = pd.DataFrame(df1)
d2 = pd.DataFrame(df2)
# Calling merge() function
int_df = pd.merge(d1, d2, how ='inner', on =['A', 'B'])
print(int_df)
Producción:
A B C 0 3 efg Rahul 1 4 ghi Shubham
Ejemplo 2:
import pandas as pd
# Creating Data frames
df1 = {'A': [1, 2, 3, 4],
'B': ['Geeks', 'For', 'efg', 'ghi']}
df2 = {'A': [1, 2, 3, 4 ],
'B': ['Geeks', 'For', 'abc', 'cde'],
'C':['Nikhil', 'Rishabh', 'Rahul', 'Shubham']}
d1 = pd.DataFrame(df1)
d2 = pd.DataFrame(df2)
# Calling merge() function
int_df = pd.merge(d1, d2, how='inner', on=['A', 'B'])
print(int_df)
Producción:
A B C 0 1 Geeks Nikhil 1 2 For Rishabh
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por nidhi_biet y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA