合并3个数据框而没有其内部相交的最佳方法是什么数据科学的Coursera作业3

编程问答 2022-08-17

问题描述

我正在尝试解决Introduction to data science on coursera的作业3。在完成第一个问题（基本上是清理和合并数据框）之后，我们移至问题2。

Question 1关于合并3个数据帧：

  1. 第一个df表示每个国家（227个国家/地区）的能源消耗；
  2. 基于国家的GDP表（264）
  3. 基于国家/地区的排名表（191个排名，每个国家1个排名）

他们要求我们仅合并以县为索引的这三个数据框，并且仅采用前15个等级，效果很好。

第二个问题是基于前15个等级合并3个表时丢失了多少行：

上一个问题加入了三个数据集，然后将其简化为 前15个条目。当您加入数据集时，但在您之前 将其减少到前15个项目，您丢失了多少个条目？

此函数应返回一个数字。

enter image description here

我要解决的问题是使用以下方法合并GDP和Energy的表：

energy_gdp = pd.merge(energy,GDP,how='inner',right_on='Country',left_on='Country')
print(len(energy_gdp))

从264行GDP中返回186条记录，从能源表中返回227条记录。

然后我将energy_gdp与ScimEn合并，但没有前15个等级：

ScimEn = ScimEn[15:]

并且：

df = pd.merge(ScimEn,Energy_GDP_df,left_on='Country',how='inner')
return len(df)

结果是147行。

在线搜索解决方案时，结果为156。

我执行以下操作以确保答案正确：

ScimEn_initial = ScimEn[:15] # Took only the first 15 ranks
df_initial = pd.merge(ScimEn_initial,how='inner')

# ScimEn = ScimEn[15:]

df = pd.merge(ScimEn,how='inner')

return len(df)-len(df_initial)

当时有147个条目。

我在堆栈溢出时经历了这个post，但是没有显示答案。

这是合并3个数据帧但内部相交的正确方法吗？

P.S。根据分配的一般规则，我们可以搜索或发布堆栈上的解决方案：

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解决方法

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