danfo.merge
Merge DataFrame or named Series objects with a database-style join.The join is done on columns or indexes.
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Merge DataFrame or named Series objects with a database-style join.The join is done on columns or indexes.
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danfo.merge(options)
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'
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, , as the entry point for all standard database join operations between DataFrame or named Series objects.
For a more intuitive understanding, this on the doc is worth reading.
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.
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() //first DataFrame
โโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ
โ โ Key1 โ Key2 โ A โ B โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 0 โ K0 โ k0 โ A0 โ B0 โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 1 โ k0 โ K1 โ A1 โ B1 โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 2 โ K1 โ K0 โ A2 โ B2 โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 3 โ K2 โ K2 โ A3 โ B3 โ
โโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ
//Second DataFrame
โโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ
โ โ Key1 โ Key2 โ A โ D โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 0 โ K0 โ k0 โ C0 โ D0 โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 1 โ K1 โ K0 โ C1 โ D1 โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 2 โ K1 โ K0 โ C2 โ D2 โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 3 โ K2 โ K0 โ C3 โ D3 โ
โโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ
//After inner join on column 'Key1'
โโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ
โ โ Key1 โ Key2 โ A โ B โ Key2_1 โ A_1 โ D โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 0 โ K0 โ k0 โ A0 โ B0 โ k0 โ C0 โ D0 โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 1 โ K1 โ K0 โ A2 โ B2 โ K0 โ C1 โ D1 โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 2 โ K1 โ K0 โ A2 โ B2 โ K0 โ C2 โ D2 โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 3 โ K2 โ K2 โ A3 โ B3 โ K0 โ C3 โ D3 โ
โโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโMerging by two keys takes into consideration the keys appearing in bothleft and right DataFrame.
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()//first DataFrame
โโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ
โ โ Key1 โ Key2 โ A โ B โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 0 โ K0 โ k0 โ A0 โ B0 โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 1 โ k0 โ K1 โ A1 โ B1 โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 2 โ K1 โ K0 โ A2 โ B2 โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 3 โ K2 โ K2 โ A3 โ B3 โ
โโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ
//second DataFrame
โโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ
โ โ Key1 โ Key2 โ A โ D โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 0 โ K0 โ k0 โ C0 โ D0 โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 1 โ K1 โ K0 โ C1 โ D1 โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 2 โ K1 โ K0 โ C2 โ D2 โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 3 โ K2 โ K0 โ C3 โ D3 โ
โโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ
//After inner join on two keys
โโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ
โ โ Key1 โ Key2 โ A โ B โ A_1 โ D โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 0 โ K0 โ k0 โ A0 โ B0 โ C0 โ D0 โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 1 โ K1 โ K0 โ A2 โ B2 โ C1 โ D1 โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 2 โ K1 โ K0 โ A2 โ B2 โ C2 โ D2 โ
โโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโThe how parameter takes other types of joins like left, right and outer join and these are similar to their SQL equivalent
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()//First DataFrame
โโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ
โ โ Key1 โ Key2 โ A โ B โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 0 โ K0 โ k0 โ A0 โ B0 โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 1 โ k0 โ K1 โ A1 โ B1 โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 2 โ K1 โ K0 โ A2 โ B2 โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 3 โ K2 โ K2 โ A3 โ B3 โ
โโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ
//Second DataFrame
โโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ
โ โ Key1 โ Key2 โ A โ D โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 0 โ K0 โ k0 โ C0 โ D0 โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 1 โ K1 โ K0 โ C1 โ D1 โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 2 โ K1 โ K0 โ C2 โ D2 โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 3 โ K2 โ K0 โ C3 โ D3 โ
โโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ
//After outer join
โโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ
โ โ Key1 โ Key2 โ A โ B โ Key2_1 โ A_1 โ D โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 0 โ K0 โ k0 โ A0 โ B0 โ k0 โ C0 โ D0 โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 1 โ k0 โ K1 โ A1 โ B1 โ NaN โ NaN โ NaN โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 2 โ K1 โ K0 โ A2 โ B2 โ K0 โ C1 โ D1 โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 3 โ K1 โ K0 โ A2 โ B2 โ K0 โ C2 โ D2 โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 4 โ K2 โ K2 โ A3 โ B3 โ K0 โ C3 โ D3 โ
โโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโconst 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()//first DataFrame
โโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ
โ โ Key1 โ Key2 โ A โ B โ
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โ 0 โ K0 โ k0 โ A0 โ B0 โ
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โ 1 โ k0 โ K1 โ A1 โ B1 โ
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โ 2 โ K1 โ K0 โ A2 โ B2 โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 3 โ K2 โ K2 โ A3 โ B3 โ
โโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ
//second DataFrame
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โ โ Key1 โ Key2 โ A โ D โ
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โ 0 โ K0 โ k0 โ C0 โ D0 โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 1 โ K1 โ K0 โ C1 โ D1 โ
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โ 2 โ K1 โ K0 โ C2 โ D2 โ
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โ 3 โ K2 โ K0 โ C3 โ D3 โ
โโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ
After left join
โโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ
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โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 0 โ K0 โ k0 โ A0 โ B0 โ C0 โ D0 โ
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โ 1 โ k0 โ K1 โ A1 โ B1 โ NaN โ NaN โ
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โ 2 โ K1 โ K0 โ A2 โ B2 โ C1 โ D1 โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
โ 3 โ K1 โ K0 โ A2 โ B2 โ C2 โ D2 โ
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โ 4 โ K2 โ K2 โ A3 โ B3 โ NaN โ NaN โ
โโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโconst dfd = require("danfojs-node")
let data = [['K0', 'k0', 'A0', 'B0'], ['k0', 'K1', 'A1', 'B1'],
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โโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ
โ โ Key1 โ Key2 โ A โ B โ
โโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโผโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโข
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โ 1 โ k0 โ K1 โ A1 โ B1 โ
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โ 3 โ K2 โ K2 โ A3 โ B3 โ
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//second DataFrame
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//after right join
โโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโคโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ
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โ 3 โ K2 โ K0 โ NaN โ NaN โ C3 โ D3 โ
โโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโงโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโSee also for joining objects based on axis.