🔗Как объединить 2 dataframe pandas: руководство с примерами и советами🔗

Чтобы объединить 2 DataFrame в Pandas можно использовать метод merge(). Для этого необходимо указать оба DataFrame, а также столбец или столбцы по которым будет производиться объединение. Ниже приведен пример кода:

import pandas as pd

# Создаем первый DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
                   index=[0, 1, 2, 3])

# Создаем второй DataFrame
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},
                   index=[4, 5, 6, 7])

# Объединяем DataFrame
merged_df = df1.merge(df2, on=['A', 'B'])

# Выводим объединенный DataFrame
print(merged_df)

Как объединить 2 dataframe в пандас

Когда вы работаете с анализом данных или манипуляциями с данными, часто необходимо объединить несколько dataframe в один. Библиотека Pandas в Python предоставляет несколько способов для объединения dataframe. В этой статье я расскажу вам о двух основных методах: объединение по столбцам и объединение по индексам.

Объединение по столбцам

Метод concat() в Pandas позволяет объединять dataframe по столбцам. Этот метод принимает список dataframe, которые нужно объединить, и вы возвращаете новый dataframe, содержащий все столбцы из исходных dataframe.

Вот пример кода, демонстрирующий объединение двух dataframe по столбцам:

import pandas as pd

# Создаем dataframe 1
data1 = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

# Создаем dataframe 2
data2 = {'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# Объединяем dataframe
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(result)

В этом примере мы создаем два dataframe (df1 и df2) и объединяем их по столбцам с помощью метода concat() и параметра axis=1. Результатом будет новый dataframe, содержащий все столбцы из обоих исходных dataframe.

Объединение по индексам

Если вы хотите объединить dataframe по их индексам, вы можете использовать метод merge() в Pandas. Этот метод выполняет объединение по общим значениям индексов.

Вот пример кода, демонстрирующий объединение двух dataframe по индексам:

import pandas as pd

# Создаем dataframe 1
data1 = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

# Создаем dataframe 2
data2 = {'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# Объединяем dataframe
result = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)
print(result)

В этом примере мы создаем два dataframe (df1 и df2) и объединяем их по индексам с помощью метода merge() и параметров left_index=True и right_index=True. Результатом будет новый dataframe, содержащий объединенные данные из обоих исходных dataframe по индексам.

Заключение

Объединение dataframe - это важная часть работы с данными. Когда вам нужно объединить два или более dataframe, вы можете использовать методы concat() и merge() в Pandas. Метод concat() позволяет объединять dataframe по столбцам, а метод merge() - по индексам.

Надеюсь, эта статья помогла вам понять, как объединить 2 dataframe в Pandas. Удачи в ваших исследованиях данных!