Các kiểu dữ liệu trong C ( int - float - double - char ...) 
Thuật toán tìm ước chung lớn nhất trong C/C++ 
Cấu trúc lệnh switch case trong C++ (có bài tập thực hành) 
Lệnh cin và cout trong C++ 
Random trong Python: Tạo số random ngẫu nhiên 
ComboBox - ListBox trong lập trình C# winforms 
Thuật toán kiếm tra số nguyên tố 
Cách khai báo biến trong PHP, các loại biến thường gặp 
Download và cài đặt Vertrigo Server 
Thẻ li trong HTML 
Thẻ article trong HTML5 
Cấu trúc HTML5: Cách tạo template HTML5 đầu tiên 
Cách dùng thẻ img trong HTML và các thuộc tính của img 
Thẻ a trong HTML và các thuộc tính của thẻ a thường dùng Ghép hai khung dữ liệu và tạo khóa cho mỗi khung dữ liệu bằng Pandas trong Python
Trong bài viết này, mình sẽ tìm hiểu cách sử dụng thư viện Pandas trong Python để ghép hai khung dữ liệu và tạo khóa cho mỗi khung dữ liệu từ hai từ điển khác nhau. Bạn sẽ thực hiện từng bước theo hướng dẫn sau.
Bước 1: Import thư viện và tạo hai khung dữ liệu
Trước tiên, mình cần import thư viện Pandas và tạo hai khung dữ liệu từ hai từ điển khác nhau. Mỗi từ điển đại diện cho dữ liệu của các hãng ô tô Đức và Nhật Bản.
import pandas as pd
# Tạo từ điển cho ô tô Đức
GermanCars = {'Company': ['Ford', 'Mercedes', 'BMV', 'Audi'], 'Price': [23845, 171995, 135925, 71400]}
carsDf1 = pd.DataFrame.from_dict(GermanCars)
# Tạo từ điển cho ô tô Nhật Bản
JapaneseCars = {'Company': ['Toyota', 'Honda', 'Nissan', 'Mitsubishi'], 'Price': [29995, 23600, 61500, 58900]}
carsDf2 = pd.DataFrame.from_dict(JapaneseCars)
Bước 2: Ghép hai khung dữ liệu
Mình sử dụng phương thức .concat() để ghép hai khung dữ liệu lại với nhau. Trong trường hợp này, ta sẽ ghép các khung dữ liệu carsDf1 và carsDf2. Để tạo khóa cho mỗi khung dữ liệu, mình sử dụng tham số keys để chỉ định tên của mỗi khung dữ liệu trong kết quả cuối cùng.
# Ghép hai khung dữ liệu và tạo khóa cho mỗi khung dữ liệu carsDf = pd.concat([carsDf1, carsDf2], keys=["Germany", "Japan"])
Bước 3: In kết quả
Cuối cùng, mình sẽ in kết quả, tức là khung dữ liệu cuối cùng sau khi đã ghép hai khung dữ liệu với khóa.
# In kết quả
print("Python Pandas ghép hai khung dữ liệu và tạo khóa cho mỗi khung dữ liệu:")
print(carsDf)
Kết quả sẽ hiển thị khung dữ liệu cuối cùng với các khóa "Germany" và "Japan" để xác định từng khung dữ liệu.
Kết quả
Dưới đây là kết quả mà bạn có thể mong đợi:
Python Pandas ghép hai khung dữ liệu và tạo khóa cho mỗi khung dữ liệu:
Company Price
Germany 0 Ford 23845
1 Mercedes 171995
2 BMV 135925
3 Audi 71400
Japan 0 Toyota 29995
1 Honda 23600
2 Nissan 61500
3 Mitsubishi 58900
Bài viết trên đã sử dụng Pandas để ghép hai khung dữ liệu và tạo khóa cho mỗi khung dữ liệu từ hai từ điển khác nhau. Kết quả này giúp bạn quản lý và thao tác với các tập dữ liệu khác nhau dễ dàng bằng Pandas.Hy vọng bài viết này đã giúp bạn hiểu cách thực hiện nhiệm vụ này bằng Python và Pandas.
Bài giải
-------------------- ######## --------------------
Câu hỏi thường gặp liên quan:
- In năm hàng đầu tiên và cuối cùng từ file dữ liệu bằng Pandas trong Python
- Làm sạch file dữ liệu và cập nhật file CSV bằng Pandas trong Python
- Tìm tên hãng ô tô đắt nhất bằng Pandas trong Python
- In toàn bộ chi tiết xe Toyota bằng Pandas trong Python
- Đếm tổng số ô tô của mỗi công ty bằng Pandas trong Python
- Tìm giá xe Higesht của từng hãng bằng Pandas trong Python
- Tìm quãng đường đi được trung bình của mỗi hãng sản xuất ô tô bằng Pandas trong Python
- Sắp xếp tất cả các ô tô theo cột giá bằng Pandas trong Python
- Ghép hai khung dữ liệu và tạo khóa cho mỗi khung dữ liệu bằng Pandas trong Python
- Hợp nhất hai khung dữ liệu và nối khung dữ liệu mới làm cột mới bằng Pandas trong Python
