Danfo.js
Getting StartedAPI ReferenceContributing GuideGithub
Search…
Danfo.js Documentation
Getting Started
API reference
General Functions
danfo.tensorflow
danfo. convertFunctionTotransformer
danfo.streamCsvTransformer
danfo.streamJSON
danfo.streamCSV
danfo.Utils
danfo.Str
danfo.Dt
danfo.dateRange
danfo.OneHotEncoder
danfo.StandardScaler
danfo.MinMaxScaler
danfo.LabelEncoder
danfo.toDateTime
danfo.getDummies
danfo.concat
danfo.merge
Input/Output
Series
Dataframe
Configuration Options
Plotting
Groupby
User Guides
Building Data Driven Applications with Danfo.js - Book
Contributing Guide
Release Notes
Powered By GitBook
danfo.merge
Merge DataFrame or named Series objects with a database-style join.The join is done on columns or indexes.
danfo.merge(options)
Parameters
Type
Description
options
Object
left: A DataFrame or named Series object.
right: Another DataFrame or named Series object.
on: Column names to join on. Must be found in both the left and right DataFrame and/or Series objects.
how: One of 'left','right','outer', 'inner'. Defaults to 'inner'

Examples

danfo.js merge function is similar to Pandas merge and performs in-memory join operations idiomatically very similar to relational databases like SQL.
danfo.js provides a single function, merge(), as the entry point for all standard database join operations between DataFrame or named Series objects.
For a more intuitive understanding, this guide on the Pandas doc is worth reading.

Merging by a single key found in both axis

In the following example, we perform an inner join. An inner join requires each row in the two joined DataFrames to have matching column values. This is similar to the intersection of two sets. It returns a DataFrame with only those rows that have common characteristics.
Node
Browser
const dfd = require("danfojs-node")
​
​
let data = [['K0', 'k0', 'A0', 'B0'], ['k0', 'K1', 'A1', 'B1'],
['K1', 'K0', 'A2', 'B2'], ['K2', 'K2', 'A3', 'B3']]
​
let data2 = [['K0', 'k0', 'C0', 'D0'], ['K1', 'K0', 'C1', 'D1'],
['K1', 'K0', 'C2', 'D2'], ['K2', 'K0', 'C3', 'D3']]
​
let colum1 = ['Key1', 'Key2', 'A', 'B']
let colum2 = ['Key1', 'Key2', 'A', 'D']
​
let df1 = new dfd.DataFrame(data, { columns: colum1 })
let df2 = new dfd.DataFrame(data2, { columns: colum2 })
df1.print()
df2.print()
​
let merge_df = dfd.merge({ "left": df1, "right": df2, "on": ["Key1"], how: "inner"})
merge_df.print()
​
Output
//first DataFrame
╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║ │ Key1 │ Key2 │ A │ B ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0 │ K0 │ k0 │ A0 │ B0 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1 │ k0 │ K1 │ A1 │ B1 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2 │ K1 │ K0 │ A2 │ B2 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3 │ K2 │ K2 │ A3 │ B3 ║
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
​
​
//Second DataFrame
​
╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║ │ Key1 │ Key2 │ A │ D ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0 │ K0 │ k0 │ C0 │ D0 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1 │ K1 │ K0 │ C1 │ D1 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2 │ K1 │ K0 │ C2 │ D2 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3 │ K2 │ K0 │ C3 │ D3 ║
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
​
​
//After inner join on column 'Key1'
​
╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║ │ Key1 │ Key2 │ A │ B │ Key2_1 │ A_1 │ D ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0 │ K0 │ k0 │ A0 │ B0 │ k0 │ C0 │ D0 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1 │ K1 │ K0 │ A2 │ B2 │ K0 │ C1 │ D1 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2 │ K1 │ K0 │ A2 │ B2 │ K0 │ C2 │ D2 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3 │ K2 │ K2 │ A3 │ B3 │ K0 │ C3 │ D3 ║
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝

Inner Join/Merge by multiple keys found in both axis

Merging by two keys takes into consideration the keys appearing in bothleft and right DataFrame.
Node
Browser
const dfd = require("danfojs-node")
​
​
let data = [['K0', 'k0', 'A0', 'B0'], ['k0', 'K1', 'A1', 'B1'],
['K1', 'K0', 'A2', 'B2'], ['K2', 'K2', 'A3', 'B3']]
​
let data2 = [['K0', 'k0', 'C0', 'D0'], ['K1', 'K0', 'C1', 'D1'],
['K1', 'K0', 'C2', 'D2'], ['K2', 'K0', 'C3', 'D3']]
​
let colum1 = ['Key1', 'Key2', 'A', 'B']
let colum2 = ['Key1', 'Key2', 'A', 'D']
​
let df1 = new dfd.DataFrame(data, { columns: colum1 })
let df2 = new dfd.DataFrame(data2, { columns: colum2 })
df1.print()
df2.print()
​
let merge_df = dfd.merge({ left: df1, right: df2,
on: ["Key1", 'Key2'], how: "inner"})
merge_df.print()
​
Output
//first DataFrame
╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║ │ Key1 │ Key2 │ A │ B ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0 │ K0 │ k0 │ A0 │ B0 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1 │ k0 │ K1 │ A1 │ B1 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2 │ K1 │ K0 │ A2 │ B2 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3 │ K2 │ K2 │ A3 │ B3 ║
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
​
​
//second DataFrame
​
╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║ │ Key1 │ Key2 │ A │ D ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0 │ K0 │ k0 │ C0 │ D0 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1 │ K1 │ K0 │ C1 │ D1 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2 │ K1 │ K0 │ C2 │ D2 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3 │ K2 │ K0 │ C3 │ D3 ║
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
​
​
//After inner join on two keys
​
╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║ │ Key1 │ Key2 │ A │ B │ A_1 │ D ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0 │ K0 │ k0 │ A0 │ B0 │ C0 │ D0 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1 │ K1 │ K0 │ A2 │ B2 │ C1 │ D1 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2 │ K1 │ K0 │ A2 │ B2 │ C2 │ D2 ║
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
The how parameter takes other types of joins like left, right and outer join and these are similar to their SQL equivalent

Outer join/merge on DataFrame

Node
Browser
const dfd = require("danfojs-node")
​
​
let data = [['K0', 'k0', 'A0', 'B0'], ['k0', 'K1', 'A1', 'B1'],
['K1', 'K0', 'A2', 'B2'], ['K2', 'K2', 'A3', 'B3']]
​
let data2 = [['K0', 'k0', 'C0', 'D0'], ['K1', 'K0', 'C1', 'D1'],
['K1', 'K0', 'C2', 'D2'], ['K2', 'K0', 'C3', 'D3']]
​
let colum1 = ['Key1', 'Key2', 'A', 'B']
let colum2 = ['Key1', 'Key2', 'A', 'D']
​
let df1 = new dfd.DataFrame(data, { columns: colum1 })
let df2 = new dfd.DataFrame(data2, { columns: colum2 })
df1.print()
df2.print()
​
let merge_df = dfd.merge({ left: df1, right: df2,
on: ["Key1"], how: "outer"})
merge_df.print()
​
Output
//First DataFrame
╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║ │ Key1 │ Key2 │ A │ B ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0 │ K0 │ k0 │ A0 │ B0 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1 │ k0 │ K1 │ A1 │ B1 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2 │ K1 │ K0 │ A2 │ B2 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3 │ K2 │ K2 │ A3 │ B3 ║
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
​
​
//Second DataFrame
​
╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║ │ Key1 │ Key2 │ A │ D ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0 │ K0 │ k0 │ C0 │ D0 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1 │ K1 │ K0 │ C1 │ D1 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2 │ K1 │ K0 │ C2 │ D2 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3 │ K2 │ K0 │ C3 │ D3 ║
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
​
//After outer join
​
╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║ │ Key1 │ Key2 │ A │ B │ Key2_1 │ A_1 │ D ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0 │ K0 │ k0 │ A0 │ B0 │ k0 │ C0 │ D0 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1 │ k0 │ K1 │ A1 │ B1 │ NaN │ NaN │ NaN ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2 │ K1 │ K0 │ A2 │ B2 │ K0 │ C1 │ D1 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3 │ K1 │ K0 │ A2 │ B2 │ K0 │ C2 │ D2 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 4 │ K2 │ K2 │ A3 │ B3 │ K0 │ C3 │ D3 ║
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝

Left join/merge on DataFrame

Node
Browser
const dfd = require("danfojs-node")
​
​
let data = [['K0', 'k0', 'A0', 'B0'], ['k0', 'K1', 'A1', 'B1'],
['K1', 'K0', 'A2', 'B2'], ['K2', 'K2', 'A3', 'B3']]
​
let data2 = [['K0', 'k0', 'C0', 'D0'], ['K1', 'K0', 'C1', 'D1'],
['K1', 'K0', 'C2', 'D2'], ['K2', 'K0', 'C3', 'D3']]
​
let colum1 = ['Key1', 'Key2', 'A', 'B']
let colum2 = ['Key1', 'Key2', 'A', 'D']
​
let df1 = new dfd.DataFrame(data, { columns: colum1 })
let df2 = new dfd.DataFrame(data2, { columns: colum2 })
df1.print()
df2.print()
​
let merge_df = dfd.merge({ left: df1, right: df2,
on: ["Key1", "Key2"], how: "left"})
merge_df.print()
​
Output
//first DataFrame
╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║ │ Key1 │ Key2 │ A │ B ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0 │ K0 │ k0 │ A0 │ B0 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1 │ k0 │ K1 │ A1 │ B1 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2 │ K1 │ K0 │ A2 │ B2 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3 │ K2 │ K2 │ A3 │ B3 ║
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
​
​
//second DataFrame
​
╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║ │ Key1 │ Key2 │ A │ D ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0 │ K0 │ k0 │ C0 │ D0 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1 │ K1 │ K0 │ C1 │ D1 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2 │ K1 │ K0 │ C2 │ D2 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3 │ K2 │ K0 │ C3 │ D3 ║
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
​
​
After left join
╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║ │ Key1 │ Key2 │ A │ B │ A_1 │ D ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0 │ K0 │ k0 │ A0 │ B0 │ C0 │ D0 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1 │ k0 │ K1 │ A1 │ B1 │ NaN │ NaN ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2 │ K1 │ K0 │ A2 │ B2 │ C1 │ D1 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3 │ K1 │ K0 │ A2 │ B2 │ C2 │ D2 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 4 │ K2 │ K2 │ A3 │ B3 │ NaN │ NaN ║
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝

Right join/merge on DataFrame

Node
Browser
const dfd = require("danfojs-node")
​
​
let data = [['K0', 'k0', 'A0', 'B0'], ['k0', 'K1', 'A1', 'B1'],
['K1', 'K0', 'A2', 'B2'], ['K2', 'K2', 'A3', 'B3']]
​
let data2 = [['K0', 'k0', 'C0', 'D0'], ['K1', 'K0', 'C1', 'D1'],
['K1', 'K0', 'C2', 'D2'], ['K2', 'K0', 'C3', 'D3']]
​
let colum1 = ['Key1', 'Key2', 'A', 'B']
let colum2 = ['Key1', 'Key2', 'A', 'D']
​
let df1 = new dfd.DataFrame(data, { columns: colum1 })
let df2 = new dfd.DataFrame(data2, { columns: colum2 })
df1.print()
df2.print()
​
let merge_df = dfd.merge({ left: df1, right: df2,
on: ["Key1", "Key2"], how: "right"})
merge_df.print()
​
Output
//first DataFrame
╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║ │ Key1 │ Key2 │ A │ B ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0 │ K0 │ k0 │ A0 │ B0 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1 │ k0 │ K1 │ A1 │ B1 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2 │ K1 │ K0 │ A2 │ B2 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3 │ K2 │ K2 │ A3 │ B3 ║
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
​
​
//second DataFrame
​
╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║ │ Key1 │ Key2 │ A │ D ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0 │ K0 │ k0 │ C0 │ D0 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1 │ K1 │ K0 │ C1 │ D1 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2 │ K1 │ K0 │ C2 │ D2 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3 │ K2 │ K0 │ C3 │ D3 ║
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
​
​
//after right join
​
╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║ │ Key1 │ Key2 │ A │ B │ A_1 │ D ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0 │ K0 │ k0 │ A0 │ B0 │ C0 │ D0 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1 │ K1 │ K0 │ A2 │ B2 │ C1 │ D1 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2 │ K1 │ K0 │ A2 │ B2 │ C2 │ D2 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3 │ K2 │ K0 │ NaN │ NaN │ C3 │ D3 ║
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
See also danfo.concat for joining objects based on axis.
Previous
danfo.concat
Next
Input/Output
Last modified 8mo ago
Copy link
On this page
Examples
Merging by a single key found in both axis
Inner Join/Merge by multiple keys found in both axis
Outer join/merge on DataFrame
Left join/merge on DataFrame
Right join/merge on DataFrame