{ "cells": [ { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "___\n", "\n", " \n", "___" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "collapsed": true }, "source": [ "# Merging, Joining, and Concatenating\n", "\n", "There are 3 main ways of combining DataFrames together: Merging, Joining and Concatenating. In this lecture we will discuss these 3 methods with examples.\n", "\n", "____" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "### Example DataFrames" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 3, "metadata": { "collapsed": true }, "outputs": [], "source": [ "import pandas as pd" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 4, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],\n", " 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],\n", " 'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],\n", " 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},\n", " index=[0, 1, 2, 3])" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 5, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],\n", " 'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],\n", " 'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],\n", " 'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},\n", " index=[4, 5, 6, 7]) " ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 6, "metadata": { "collapsed": true }, "outputs": [], "source": [ "df3 = pd.DataFrame({'A': ['A8', 'A9', 'A10', 'A11'],\n", " 'B': ['B8', 'B9', 'B10', 'B11'],\n", " 'C': ['C8', 'C9', 'C10', 'C11'],\n", " 'D': ['D8', 'D9', 'D10', 'D11']},\n", " index=[8, 9, 10, 11])" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 7, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "
\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "
ABCD
0A0B0C0D0
1A1B1C1D1
2A2B2C2D2
3A3B3C3D3
\n", "
" ], "text/plain": [ " A B C D\n", "0 A0 B0 C0 D0\n", "1 A1 B1 C1 D1\n", "2 A2 B2 C2 D2\n", "3 A3 B3 C3 D3" ] }, "execution_count": 7, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "df1" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 8, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "
\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "
ABCD
4A4B4C4D4
5A5B5C5D5
6A6B6C6D6
7A7B7C7D7
\n", "
" ], "text/plain": [ " A B C D\n", "4 A4 B4 C4 D4\n", "5 A5 B5 C5 D5\n", "6 A6 B6 C6 D6\n", "7 A7 B7 C7 D7" ] }, "execution_count": 8, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "df2" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 12, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "
\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "
ABCD
8A8B8C8D8
9A9B9C9D9
10A10B10C10D10
11A11B11C11D11
\n", "
" ], "text/plain": [ " A B C D\n", "8 A8 B8 C8 D8\n", "9 A9 B9 C9 D9\n", "10 A10 B10 C10 D10\n", "11 A11 B11 C11 D11" ] }, "execution_count": 12, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "df3" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## Concatenation\n", "\n", "Concatenation basically glues together DataFrames. Keep in mind that dimensions should match along the axis you are concatenating on. You can use **pd.concat** and pass in a list of DataFrames to concatenate together:" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 10, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "
\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "
ABCD
0A0B0C0D0
1A1B1C1D1
2A2B2C2D2
3A3B3C3D3
4A4B4C4D4
5A5B5C5D5
6A6B6C6D6
7A7B7C7D7
8A8B8C8D8
9A9B9C9D9
10A10B10C10D10
11A11B11C11D11
\n", "
" ], "text/plain": [ " A B C D\n", "0 A0 B0 C0 D0\n", "1 A1 B1 C1 D1\n", "2 A2 B2 C2 D2\n", "3 A3 B3 C3 D3\n", "4 A4 B4 C4 D4\n", "5 A5 B5 C5 D5\n", "6 A6 B6 C6 D6\n", "7 A7 B7 C7 D7\n", "8 A8 B8 C8 D8\n", "9 A9 B9 C9 D9\n", "10 A10 B10 C10 D10\n", "11 A11 B11 C11 D11" ] }, "execution_count": 10, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "pd.concat([df1,df2,df3])" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 18, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "
\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "
ABCDABCDABCD
0A0B0C0D0NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
1A1B1C1D1NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
2A2B2C2D2NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
3A3B3C3D3NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
4NaNNaNNaNNaNA4B4C4D4NaNNaNNaNNaN
5NaNNaNNaNNaNA5B5C5D5NaNNaNNaNNaN
6NaNNaNNaNNaNA6B6C6D6NaNNaNNaNNaN
7NaNNaNNaNNaNA7B7C7D7NaNNaNNaNNaN
8NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNA8B8C8D8
9NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNA9B9C9D9
10NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNA10B10C10D10
11NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNA11B11C11D11
\n", "
" ], "text/plain": [ " A B C D A B C D A B C D\n", "0 A0 B0 C0 D0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", "1 A1 B1 C1 D1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", "2 A2 B2 C2 D2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", "3 A3 B3 C3 D3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n", "4 NaN NaN NaN NaN A4 B4 C4 D4 NaN NaN NaN NaN\n", "5 NaN NaN NaN NaN A5 B5 C5 D5 NaN NaN NaN NaN\n", "6 NaN NaN NaN NaN A6 B6 C6 D6 NaN NaN NaN NaN\n", "7 NaN NaN NaN NaN A7 B7 C7 D7 NaN NaN NaN NaN\n", "8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN A8 B8 C8 D8\n", "9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN A9 B9 C9 D9\n", "10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN A10 B10 C10 D10\n", "11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN A11 B11 C11 D11" ] }, "execution_count": 18, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "pd.concat([df1,df2,df3],axis=1)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "_____\n", "## Example DataFrames" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 28, "metadata": { "collapsed": true }, "outputs": [], "source": [ "left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],\n", " 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],\n", " 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})\n", " \n", "right = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],\n", " 'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],\n", " 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']}) " ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 29, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "
\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "
ABkey
0A0B0K0
1A1B1K1
2A2B2K2
3A3B3K3
\n", "
" ], "text/plain": [ " A B key\n", "0 A0 B0 K0\n", "1 A1 B1 K1\n", "2 A2 B2 K2\n", "3 A3 B3 K3" ] }, "execution_count": 29, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "left" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 30, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "
\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "
CDkey
0C0D0K0
1C1D1K1
2C2D2K2
3C3D3K3
\n", "
" ], "text/plain": [ " C D key\n", "0 C0 D0 K0\n", "1 C1 D1 K1\n", "2 C2 D2 K2\n", "3 C3 D3 K3" ] }, "execution_count": 30, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "right" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "___" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## Merging\n", "\n", "The **merge** function allows you to merge DataFrames together using a similar logic as merging SQL Tables together. For example:" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 35, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "
\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "
ABkeyCD
0A0B0K0C0D0
1A1B1K1C1D1
2A2B2K2C2D2
3A3B3K3C3D3
\n", "
" ], "text/plain": [ " A B key C D\n", "0 A0 B0 K0 C0 D0\n", "1 A1 B1 K1 C1 D1\n", "2 A2 B2 K2 C2 D2\n", "3 A3 B3 K3 C3 D3" ] }, "execution_count": 35, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "pd.merge(left,right,how='inner',on='key')" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "Or to show a more complicated example:" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 37, "metadata": { "collapsed": true }, "outputs": [], "source": [ "left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'],\n", " 'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1'],\n", " 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],\n", " 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})\n", " \n", "right = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K1', 'K2'],\n", " 'key2': ['K0', 'K0', 'K0', 'K0'],\n", " 'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],\n", " 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 39, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "
\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "
ABkey1key2CD
0A0B0K0K0C0D0
1A2B2K1K0C1D1
2A2B2K1K0C2D2
\n", "
" ], "text/plain": [ " A B key1 key2 C D\n", "0 A0 B0 K0 K0 C0 D0\n", "1 A2 B2 K1 K0 C1 D1\n", "2 A2 B2 K1 K0 C2 D2" ] }, "execution_count": 39, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'])" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 40, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "
\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "
ABkey1key2CD
0A0B0K0K0C0D0
1A1B1K0K1NaNNaN
2A2B2K1K0C1D1
3A2B2K1K0C2D2
4A3B3K2K1NaNNaN
5NaNNaNK2K0C3D3
\n", "
" ], "text/plain": [ " A B key1 key2 C D\n", "0 A0 B0 K0 K0 C0 D0\n", "1 A1 B1 K0 K1 NaN NaN\n", "2 A2 B2 K1 K0 C1 D1\n", "3 A2 B2 K1 K0 C2 D2\n", "4 A3 B3 K2 K1 NaN NaN\n", "5 NaN NaN K2 K0 C3 D3" ] }, "execution_count": 40, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "pd.merge(left, right, how='outer', on=['key1', 'key2'])" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 41, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "
\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "
ABkey1key2CD
0A0B0K0K0C0D0
1A2B2K1K0C1D1
2A2B2K1K0C2D2
3NaNNaNK2K0C3D3
\n", "
" ], "text/plain": [ " A B key1 key2 C D\n", "0 A0 B0 K0 K0 C0 D0\n", "1 A2 B2 K1 K0 C1 D1\n", "2 A2 B2 K1 K0 C2 D2\n", "3 NaN NaN K2 K0 C3 D3" ] }, "execution_count": 41, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "pd.merge(left, right, how='right', on=['key1', 'key2'])" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 42, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "
\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "
ABkey1key2CD
0A0B0K0K0C0D0
1A1B1K0K1NaNNaN
2A2B2K1K0C1D1
3A2B2K1K0C2D2
4A3B3K2K1NaNNaN
\n", "
" ], "text/plain": [ " A B key1 key2 C D\n", "0 A0 B0 K0 K0 C0 D0\n", "1 A1 B1 K0 K1 NaN NaN\n", "2 A2 B2 K1 K0 C1 D1\n", "3 A2 B2 K1 K0 C2 D2\n", "4 A3 B3 K2 K1 NaN NaN" ] }, "execution_count": 42, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "pd.merge(left, right, how='left', on=['key1', 'key2'])" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## Joining\n", "Joining is a convenient method for combining the columns of two potentially differently-indexed DataFrames into a single result DataFrame." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 46, "metadata": { "collapsed": true }, "outputs": [], "source": [ "left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],\n", " 'B': ['B0', 'B1', 'B2']},\n", " index=['K0', 'K1', 'K2']) \n", "\n", "right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C2', 'C3'],\n", " 'D': ['D0', 'D2', 'D3']},\n", " index=['K0', 'K2', 'K3'])" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 47, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "
\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "
ABCD
K0A0B0C0D0
K1A1B1NaNNaN
K2A2B2C2D2
\n", "
" ], "text/plain": [ " A B C D\n", "K0 A0 B0 C0 D0\n", "K1 A1 B1 NaN NaN\n", "K2 A2 B2 C2 D2" ] }, "execution_count": 47, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "left.join(right)" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 48, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "
\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "
ABCD
K0A0B0C0D0
K1A1B1NaNNaN
K2A2B2C2D2
K3NaNNaNC3D3
\n", "
" ], "text/plain": [ " A B C D\n", "K0 A0 B0 C0 D0\n", "K1 A1 B1 NaN NaN\n", "K2 A2 B2 C2 D2\n", "K3 NaN NaN C3 D3" ] }, "execution_count": 48, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "left.join(right, how='outer')" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "# Great Job!" ] } ], "metadata": { "kernelspec": { "display_name": "Python 3", "language": "python", "name": "python3" }, "language_info": { "codemirror_mode": { "name": "ipython", "version": 3 }, "file_extension": ".py", "mimetype": "text/x-python", "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", "version": "3.8.10" } }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 1 }