SAS2PYTHON - Inner Join
Posted on 28 February 2023 at 08:00 by Stefan Weingaertner
In der Episode 47 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 Inner 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_inner" zusammen, dabei dient die Spalte "Kurs" als Schlüssel-Spalte. In der neuen Tabelle "df_inner" befinden sich alle Spalten aus Tabelle "df1" sowie die Spalte "Dauer" aus der Tabelle "df2".
Der Inner Join übernimmt nur die Datensätze in die Zieltabelle "df_inner", für die es sowohl in der 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 Inner Joins über die SAS Datasets "df1" und "df2" würde man in SAS wie folgt umsetzen.
SAS-Output: Das Ergebnis des Inner Joins sieht in SAS wie folgt aus.
Python-Code: In Python würde man den Inner Join über die Schlüssel-Spalte "Kurs" für die beiden Pandas Dataframes "df1" und "df2" mit der folgenden Syntax umsetzen.
Python-Output: Das Ergebnis sieht in Pandas wie folgt aus.
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