Как объединить df в pandas? 😎✨🐼

        import pandas as pd
        
        # Создаем два DataFrame
        df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                            'B': [4, 5, 6]})
        df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9],
                            'B': [10, 11, 12]})
        
        # Объединяем по вертикали
        result = pd.concat([df1, df2])
        print(result)
        

        import pandas as pd
        
        # Создаем два DataFrame
        df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                            'B': [4, 5, 6]})
        df2 = pd.DataFrame({'A': [3, 4, 5],
                            'C': [7, 8, 9]})
        
        # Объединяем по столбцу 'A'
        result = pd.merge(df1, df2, on='A')
        print(result)
        

        import pandas as pd
        
        # Создаем два DataFrame
        df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                            'B': [4, 5, 6]})
        df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9]})
        
        # Объединяем по индексам
        result = df1.join(df2)
        print(result)
        

Когда вам нужно объединить несколько DataFrame в Pandas, вы можете использовать функцию concat() или метод merge(). Оба метода предоставляют возможность комбинировать данные из разных DataFrame в один.

Метод concat()

Метод concat() позволяет объединять DataFrame вертикально или горизонтально. Когда объединение выполняется вертикально, новые строки добавляются снизу. А когда объединение выполняется горизонтально, новые столбцы добавляются справа.

Давайте рассмотрим примеры использования метода concat().

# Импортируем необходимые библиотеки
import pandas as pd

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

# Создаем второй DataFrame
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9],
                    'B': [10, 11, 12]})

# Объединяем DataFrame вертикально
result_vertical = pd.concat([df1, df2], axis=0)

# Объединяем DataFrame горизонтально
result_horizontal = pd.concat([df1, df2], axis=1)

# Выводим результаты
print("Объединение вертикально:")
print(result_vertical)

print("Объединение горизонтально:")
print(result_horizontal)

В этом примере мы создали два DataFrame df1 и df2. Затем мы использовали метод concat() для объединения этих DataFrame как вертикально, так и горизонтально. Результаты были сохранены в переменные result_vertical и result_horizontal соответственно, и выведены на экран.

Метод merge()

Метод merge() предоставляет более гибкую возможность объединения DataFrame. Он позволяет комбинировать данные на основе одного или нескольких ключевых столбцов.

Давайте рассмотрим пример использования метода merge().

# Импортируем необходимые библиотеки
import pandas as pd

# Создаем первый DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C'],
                    'value1': [1, 2, 3]})

# Создаем второй DataFrame
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'C', 'D'],
                    'value2': [4, 5, 6]})

# Объединяем DataFrame по ключу
result = pd.merge(df1, df2, on='key')

# Выводим результат
print("Результат объединения:")
print(result)

В этом примере у нас есть два DataFrame df1 и df2, и мы объединяем их по столбцу "key". Результат объединения сохраняется в переменной result и выводится на экран.

Объединение DataFrame в Pandas может быть очень полезным при анализе данных и выполнении операций с ними. Методы concat() и merge() предоставляют несколько возможностей для комбинирования данных и анализа комплексных структур данных.

Успехов в работе с DataFrame в Pandas!