merge()

La fonction merge() de la bibliothèque pandas en Python est utilisée pour combiner des DataFrames en fonction de certaines colonnes clés.

Syntaxe de merge()

Imaginons que nous ayons deux DataFrames : l'un contenant des informations sur les employés et l'autre contenant des informations sur les départements.

Paramètres de merge()

• left_on : Spécifie le nom de la colonne dans le DataFrame de gauche (df_employees) qui sera utilisée pour la jointure.

• right_on :Spécifie le nom de la colonne dans le DataFrame de droite (df_departments) qui sera utilisée pour la jointure.

• how : Définit le type de jointure à effectuer. Les types possibles sont:

  • 'inner' : Conserve uniquement les lignes avec des valeurs correspondantes dans les deux DataFrames.

• how:

  • 'outer' : Conserve toutes les lignes des deux DataFrames.

    
    

• how:

  
  

  • 'right' : Conserve toutes les lignes du DataFrame de droite.

• how:

  • 'left' : Conserve toutes les lignes du DataFrame de gauche.

• indicator : Ajoute une colonne spéciale _merge qui indique la source de chaque ligne dans le DataFrame fusionné. Les valeurs possibles dans cette colonne sont :

  • 'left_only' : La ligne provient uniquement du DataFrame de gauche.

  • 'right_only' : La ligne provient uniquement du DataFrame de droite.

  • 'both' : La ligne est présente dans les deux DataFrames.

Voir aussi : all(), any(), append(), count(), enumerate(), extend(), filter(), float() format() input(), int(), isdigit(), isinstance(), items(), join(), endswith(), list(), map(), max(), mean(), min(), pop(), range(), len(), startswith(), zip(), type(), get(), symmetric_difference(), keys(), difference()

Numpy : arange(), array(), delete(), hsplit(), hstack(), linspace(), logical_and(), logical_or(), polyfit()

Pandas : concat(), concatenate(), describe(), dict(), drop_duplicates(), dropna(), fillna(), from_dict(), groupby(), head(), iloc, info(), insert(), isin(), melt(), merge(), pivot_table(), read_csv(), read_excel(), rename(), where()

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