🔗 Как объединить две таблицы pandas: легкая инструкция с примерами

Чтобы объединить две таблицы в pandas, вы можете использовать функцию merge(). Она позволяет объединить таблицы по общим столбцам.

Вот пример:

import pandas as pd

# Создаем первую таблицу
data1 = {'ID': [1, 2, 3],
         'Name': ['John', 'Mike', 'Sarah']}
df1 = pd.DataFrame(data1)

# Создаем вторую таблицу
data2 = {'ID': [2, 3, 4],
         'Age': [25, 30, 35]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# Объединяем таблицы по столбцу 'ID'
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID')

print(merged_df)

В результате вы получите новую таблицу, в которой строки объединены в соответствии с общими значениями в столбце 'ID'.

Как объединить две таблицы в Pandas?

Объединение двух таблиц является часто встречающейся задачей в анализе данных с использованием библиотеки Pandas. В Pandas есть несколько способов для объединения таблиц, включая объединение внутри, снаружи и по ключам. В этой статье я расскажу вам о двух наиболее распространенных методах объединения таблиц в Pandas: merge() и join().

1. Метод merge()

Метод merge() позволяет объединить две таблицы на основе одного или нескольких общих столбцов. Он позволяет проводить объединения по-разному: внутреннее (inner), левое (left), правое (right) и внешнее (outer) объединение.

Пример использования метода merge():

import pandas as pd

# Создаем две таблицы
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                    'value1': [1, 2, 3, 4]})

df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
                    'value2': [5, 6, 7, 8]})

# Выполняем внутреннее объединение по столбцу 'key'
result = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')

print(result)

В результате получится следующая объединенная таблица:

   key  value1  value2
0   B       2       5
1   D       4       6

2. Метод join()

Метод join() позволяет объединить две таблицы по индексам или столбцам. Он использует индексы или столбцы в качестве ключей для объединения таблиц. Метод join() может выполнять объединение по-разному: внутреннее (inner), левое (left), правое (right) и внешнее (outer) объединение.

Пример использования метода join():

import pandas as pd

# Создаем две таблицы
df1 = pd.DataFrame({'value1': [1, 2, 3, 4]},
                   index=['A', 'B', 'C', 'D'])

df2 = pd.DataFrame({'value2': [5, 6, 7, 8]},
                   index=['B', 'D', 'E', 'F'])

# Выполняем внутреннее объединение по индексам
result = df1.join(df2, how='inner')

print(result)

В результате получится следующая объединенная таблица:

   value1  value2
B       2       5
D       4       6

Общие соображения:

• Методы merge() и join() позволяют объединять таблицы, используя общие ключи или индексы.
• Метод merge() позволяет более гибкое объединение по столбцам, в то время как метод join() работает с использованием индексов или столбцов.
• Параметр how определяет тип объединения: внутреннее (inner), левое (left), правое (right) и внешнее (outer).
• Методы merge() и join() предоставляют множество возможностей для модификации и настройки объединения таблиц в Pandas.

Таким образом, объединение таблиц в Pandas - это удобный и мощный инструмент для анализа данных. Надеюсь, эта статья помогла вам понять, как объединить две таблицы в Pandas и использовать соответствующие методы merge() и join().