CÔNG CỤ
MODULES
THAM KHẢO
CÁC CHỦ ĐỀ
BÀI MỚI NHẤT
MỚI CẬP NHẬT

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 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.

test php

Bài giải

-------------------- ######## --------------------

Câu hỏi thường gặp liên quan:

Cùng chuyên mục:

Tìm hiểu Event loop trong Python

Tìm hiểu Event loop trong Python

Cách sử dụng ProcessPoolExecutor trong Python

Cách sử dụng ProcessPoolExecutor trong Python

Sử dụng đa xử lý trong Python

Sử dụng đa xử lý trong Python

Cách sử dụng Thread-safe Queue trong Python

Cách sử dụng Thread-safe Queue trong Python

Sử dụng Semaphore trong Python

Sử dụng Semaphore trong Python

Cách dừng Luồng trong Python

Cách dừng Luồng trong Python

Cách sử dụng Semaphore trong Python

Cách sử dụng Semaphore trong Python

Đối tượng Threading Event trong Python

Đối tượng Threading Event trong Python

Tìm hiểu về điều kiện race của threading Lock trong Python

Tìm hiểu về điều kiện race của threading Lock trong Python

Sử dụng lớp ThreadPoolExecutor trong Python

Sử dụng lớp ThreadPoolExecutor trong Python

Các luồng Daemon trong Python

Các luồng Daemon trong Python

Tìm hiểu về Multithreading trong Python

Tìm hiểu về Multithreading trong Python

Cách trả về giá trị từ một Thread trong Python

Cách trả về giá trị từ một Thread trong Python

Cách mở rộng Class Thread trong Python

Cách mở rộng Class Thread trong Python

Cách sử dụng module threading trong Python

Cách sử dụng module threading trong Python

Sự khác biệt giữa các Processes and Threads

Sự khác biệt giữa các Processes and Threads

Tài liệu tham khảo nhanh về Regex trong Python

Tài liệu tham khảo nhanh về Regex trong Python

Hàm Flags của Regex trong Python

Hàm Flags của Regex trong Python

Hàm split() của Regex trong Python

Hàm split() của Regex trong Python

Hàm finditer() của Regex trong Python

Hàm finditer() của Regex trong Python

Top