Как объединить сводные таблицы в pandas: легкий способ для достижения успеха 📊

Чтобы объединить сводные таблицы в Pandas, вам нужно использовать функцию merge(). Эта функция позволяет объединять таблицы на основе общего столбца.

import pandas as pd

# Создание сводных таблиц
pivot_table1 = pd.pivot_table(df1, values='Value', index='Column1', columns='Column2')
pivot_table2 = pd.pivot_table(df2, values='Value', index='Column1', columns='Column2')

# Объединение сводных таблиц
merged_table = pivot_table1.merge(pivot_table2, on='Column1')

# Вывод объединенной таблицы
print(merged_table)

Как объединить сводные таблицы pandas

Объединение или комбинирование данных из нескольких сводных таблиц в библиотеке pandas может быть очень полезным при анализе и обработке больших объемов данных. В этой статье мы рассмотрим, как объединить сводные таблицы с помощью функций pandas.

Использование функции `pd.merge()`

Для объединения двух сводных таблиц в pandas мы можем использовать функцию `pd.merge()`. Эта функция сочетает данные из двух таблиц на основе общих столбцов или индексов.

Прежде чем объединять таблицы, убедитесь, что у них есть общие столбцы или индексы, по которым вы хотите объединить данные. Например, если у вас есть две сводные таблицы, представляющие продажи по регионам и продажи по продуктам, и у них общий столбец "Дата", вы можете объединить эти таблицы на основе столбца "Дата".

Вот пример кода, показывающий, как объединить сводные таблицы с помощью функции `pd.merge()`:

import pandas as pd

# Создание первой сводной таблицы
data1 = {'Дата': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
         'Продукт': ['А', 'Б', 'В'],
         'Продажи': [100, 200, 300]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

# Создание второй сводной таблицы
data2 = {'Дата': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
         'Регион': ['Север', 'Юг', 'Запад'],
         'Продажи': [500, 600, 700]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# Объединение сводных таблиц
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='Дата')

print(merged_df)

В результате выполнения этого кода будут объединены сводные таблицы `df1` и `df2` на основе столбца "Дата". Результат будет содержать все строки из обеих таблиц, где значения столбца "Дата" совпадают.

Использование функции `pd.concat()`

Если вы хотите просто объединить сводные таблицы вертикально или горизонтально, вы можете использовать функцию `pd.concat()`.

Если у вас есть две сводные таблицы с одинаковой структурой, вы можете просто объединить их вертикально, чтобы получить общую сводную таблицу. Вот пример кода:

import pandas as pd

# Создание первой сводной таблицы
data1 = {'Дата': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
         'Продукт': ['А', 'Б', 'В'],
         'Продажи': [100, 200, 300]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

# Создание второй сводной таблицы
data2 = {'Дата': ['2022-01-04', '2022-01-05', '2022-01-06'],
         'Продукт': ['Г', 'Д', 'Е'],
         'Продажи': [400, 500, 600]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# Объединение сводных таблиц вертикально
concatenated_df = pd.concat([df1, df2])

print(concatenated_df)

В результате выполнения этого кода будут объединены сводные таблицы `df1` и `df2` вертикально. Результат будет содержать все строки из обеих таблиц.

Если вы хотите объединить сводные таблицы горизонтально, то есть добавить новые столбцы на основе существующих сводных таблиц, вы можете использовать функцию `pd.concat()` с параметром `axis=1`. Вот пример кода:

import pandas as pd

# Создание первой сводной таблицы
data1 = {'Дата': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
         'Продажи': [100, 200, 300]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

# Создание второй сводной таблицы
data2 = {'Дата': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
         'Продукт': ['А', 'Б', 'В']}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# Объединение сводных таблиц горизонтально
concatenated_df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

print(concatenated_df)

В результате выполнения этого кода будут объединены сводные таблицы `df1` и `df2` горизонтально. Результат будет содержать все строки из обеих таблиц и новый столбец "Продукт", добавленный на основе сводной таблицы `df2`.

Заключение

Объединение сводных таблиц pandas - это мощный инструмент для анализа и обработки данных. В этой статье мы рассмотрели два способа объединения сводных таблиц: с использованием функции `pd.merge()` для комбинирования данных по общим столбцам или индексам, а также с использованием функции `pd.concat()` для простого объединения таблиц вертикально или горизонтально.

Используйте эти методы для эффективного объединения своих сводных таблиц и упрощения анализа данных.