SAS2PYTHON - Right Outer Join
Posted on 21 February 2023 at 15:00 by Stefan Weingaertner
In der Episode 46 unseres heutigen Blog-Beitrags zeigen wir, wie man in SAS/BASE und in Pandas zwei Tabellen per Merge-Statement zusammenführt. In dieser Episode stellen wir die Syntax des Right Outer Joins vor.
Ein Pandas DataFrame ist einem SAS Data Set sehr ähnlich - es handelt sich um eine zweidimensionale tabellarische Datenstruktur mit gelabelten Spalten, die von unterschiedlichem Datentyp sein können. Wie in diesem Beitrag gezeigt wird, kann nahezu jede Operation, die mit dem SAS Data Step auf einen Datensatz angewendet werden kann, auch in Pandas ausgeführt werden.
Input-Tabelle df1: Unsere erste Input-Tabelle besitzt 4 Datensätze und besteht aus den Spalten "Kurs", "Preis" und "Trainer".
Input-Tabelle df2: Unsere zweite Input-Tabelle besitzt ebenfalls 4 Datensätze und besteht aus den Spalten "Kurs" und "Dauer".
Output: Wir führen die beiden Tabellen "df1" und "df2" zu einer neuen Tabelle "df_right" zusammen, dabei dient die Spalte "Kurs" als Schlüssel-Spalte. In der neuen Tabelle "df_right" befinden sich alle Spalten aus Tabelle "df1" sowie die Spalte "Dauer" aus der Tabelle "df2".
Durch den Right Outer Join werden alle Datensätze aus der Tabelle "df2" übernommen, aus der Tabelle "df1" sind nur die Werte befüllt, für die es sowohl in Tabelle "df1" als auch in Tabelle "df2" passende Schlüssel-Werte gibt.
Da manche Operationen in SAS und Python unterschiedlich ausgeführt werden, generieren die beiden Programmiersprachen auch leicht unterschiedliche Ausgabe-Formate. Wir haben daher die Outputs mit dem dazugehörigen Code für SAS und Python separat aufgeführt.
SAS-Code: Die Durchführung des Right Outer Joins über die SAS Datasets "df1" und "df2" würde man in SAS wie folgt umsetzen.
SAS-Output: Das Ergebnis des Right Outer Joins sieht in SAS wie folgt aus.
Python-Code: In Python würde man den Right Outer Join über die Schlüssel-Spalte "Kurs" für die beiden Pandas Dataframes "df1" und "df2" mit der folgenden Syntax umsetzen.
Python-Output: Das Ergebnis des Right Outer Joins sieht in Pandas wie folgt aus.
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