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

Hợp nhất hai khung dữ liệu và nối khung dữ liệu mới làm cột mới bằng Pandas trong Python

Trong bài viết này, mình sẽ tìm hiểu cách sử dụng thư viện Pandas trong Python để hợp nhất hai khung dữ liệu và nối một khung dữ liệu mới làm cột mới vào khung dữ liệu đầu tiên. Ta 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 giá của các hãng ô tô và công suất máy của chúng.

import pandas as pd

# Tạo từ điển cho giá của ô tô
Car_Price = {'Company': ['Toyota', 'Honda', 'BMV', 'Audi'], 'Price': [23845, 17995, 135925, 71400]}
carPriceDf = pd.DataFrame.from_dict(Car_Price)

# Tạo từ điển cho công suất máy của ô tô
car_Horsepower = {'Company': ['Toyota', 'Honda', 'BMV', 'Audi'], 'horsepower': [141, 80, 182, 160]}
carsHorsepowerDf = pd.DataFrame.from_dict(car_Horsepower)

Bước 2: Hợp nhất hai khung dữ liệu

Mình sử dụng phương thức .merge() để hợp nhất hai khung dữ liệu dựa trên một điều kiện chung, trong trường hợp này là cột "Company". Điều này giúp ta kết hợp thông tin giá và công suất máy của các hãng ô tô vào một khung dữ liệu duy nhất.

# Hợp nhất hai khung dữ liệu và nối khung dữ liệu mới làm cột mới
carsDf = pd.merge(carPriceDf, carsHorsepowerDf, on="Company")

Bước 3: In kết quả

Cuối cùng, ta sẽ in kết quả, tức là khung dữ liệu cuối cùng sau khi đã hợp nhất hai khung dữ liệu và thêm cột công suất máy vào khung dữ liệu giá.

# In kết quả
print("Python Pandas hợp nhất hai khung dữ liệu và nối khung dữ liệu mới làm cột mới:")
print(carsDf)

Kết quả sẽ hiển thị khung dữ liệu cuối cùng với thông tin về giá và công suất máy của các hãng ô tô.

Kết quả

Dưới đây là kết quả mà bạn có thể mong đợi:

Python Pandas hợp nhất hai khung dữ liệu và nối khung dữ liệu mới làm cột mới:
  Company   Price  horsepower
0  Toyota   23845         141
1   Honda   17995          80
2     BMV  135925         182
3    Audi   71400         160

Qua bài viết trên đã sử dụng Pandas để hợp nhất hai khung dữ liệu dựa trên cột chung "Company" và thêm thông tin công suất máy vào khung dữ liệu giá của các hãng ô tô. Kết quả này giúp bạn quản lý và thao tác với dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau một cách dễ dàng bằng Pandas.

test php

Bài giải

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

Câu hỏi thường gặp liên quan:

Cùng chuyên mục:

Phạm vi số float của Python

Phạm vi số float của Python

Hướng dẫn kết nối Python PostgreSQL bằng Psycopg2

Hướng dẫn kết nối Python PostgreSQL bằng Psycopg2

Kết nối cơ sở dữ liệu MySQL Python

Kết nối cơ sở dữ liệu MySQL Python

Bài tập Python: Lập trình cơ sở dữ liệu trong Python

Bài tập Python: Lập trình cơ sở dữ liệu trong Python

Tạo số ngẫu nhiên trong một phạm vi bằng Python

Tạo số ngẫu nhiên trong một phạm vi bằng Python

Bài tập Python : Tạo dữ liệu ngẫu nhiên trong Python

Bài tập Python : Tạo dữ liệu ngẫu nhiên trong Python

Bài tập Python : Matplotlib trong Python

Bài tập Python : Matplotlib trong Python

Bài tập Python: NumPy trong Python

Bài tập Python: NumPy trong Python

Bài tập Python: JSON trong Python

Bài tập Python: JSON trong Python

Bài tập Python: Lập trình hướng đối tượng (OOP) trong Python

Bài tập Python: Lập trình hướng đối tượng (OOP) trong Python

TimeDelta trong Python

TimeDelta trong Python

Chuyển chuỗi Python thành DateTime trong Python

Chuyển chuỗi Python thành DateTime trong Python

Bài tập Python: DateTime trong Python

Bài tập Python: DateTime trong Python

Bài tập Python: Tuple trong Python

Bài tập Python: Tuple trong Python

Bài tập Python: Set trong Python

Bài tập Python: Set trong Python

Bài tập Python: Dictionary trong Python

Bài tập Python: Dictionary trong Python

Bài tập Python: List trong Python

Bài tập Python: List trong Python

Bài tập Python: Cấu trúc dữ liệu trong Python

Bài tập Python: Cấu trúc dữ liệu trong Python

Bài tập Python: Chuỗi trong Python

Bài tập Python: Chuỗi trong Python

Bài tập Python: Hàm trong Python

Bài tập Python: Hàm trong Python

Top