merge() से Inner Join
merge किसी key column में values मिलाकर दो tables को जोड़ता है; inner join सिर्फ वही rows रखता है जो दोनों में मिलें।
In this page:
Syntax
merged = pd.merge(left, right, on="key_column")merge() inner join
pd.merge(left, right, on="key") SQL JOIN का Pandas version है। default how="inner" सिर्फ वही keys रखता है जो दोनों tables में हों। अगर key names अलग हों, तो left_on और right_on का उपयोग करें।
Note:
अनपेक्षित duplicate keys पकड़ने के लिए validate="one_to_one" का उपयोग करें।
उदाहरण: merge() inner join
import pandas as pd
emp = pd.DataFrame({"emp_id": [1, 2, 3], "name": ["Ann", "Bob", "Cy"], "dept_id": [10, 20, 30]})
dept = pd.DataFrame({"dept_id": [10, 20, 40], "dept": ["Sales", "Tech", "HR"]})
print(pd.merge(emp, dept, on="dept_id"))
# Output:
# emp_id name dept_id dept
# 0 1 Ann 10 Sales
# 1 2 Bob 20 TechRelated Topics
{# common_mistakes/chapter_summary/browser_support: on Hindi pages the
view already swaps in the hi_ translation fields (or blanks these
out if untranslated), so this renders correctly for both languages
without a lang_code check here. #}
आम गलतियां
- यह realize किए बिना rows खोना कि inner join unmatched keys को drop कर देता है
- अलग-अलग dtypes वाली keys पर merge करना
- duplicate keys से rows का अनपेक्षित गुणा होना
चैप्टर सारांश
- merge key columns पर match करता है
- Default inner join है
- left_on और right_on अलग नामों को handle करते हैं
- Duplicate keys rows को गुणा करती हैं
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