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:

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

Hàm fullmatch() của Regex trong Python

Hàm fullmatch() của Regex trong Python

Hàm match() của Regex trong Python

Hàm match() của Regex trong Python

Hàm sub() của Regex trong Python

Hàm sub() của Regex trong Python

Hàm search() trong Python Regex

Hàm search() trong Python Regex

Hàm findall() của regex trong Python

Hàm findall() của regex trong Python

Top