🔗 Как сделать join в pandas: подробная инструкция для новичков

Как сделать join в pandas?

Для выполнения операции join в pandas можно воспользоваться методом merge(). Приведу пример:

import pandas as pd

# Создаем два DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'C': [7, 8, 9]})

# Выполняем join на основе столбца 'A'
result = pd.merge(df1, df2, on='A')
print(result)

В этом примере мы создаем два DataFrame (df1 и df2) с общим столбцом 'A'. Далее мы используем метод merge() для выполнения join на основе столбца 'A'. Результат join будет содержать только строки, где значение столбца 'A' совпадает в обоих DataFrame.

Как сделать join в pandas

Join - это операция, которая позволяет объединять два или более объектов DataFrame на основе значения столбцов. В библиотеке pandas для этого предоставляется несколько методов, которые удобно использовать в различных ситуациях. В этой статье мы рассмотрим основные способы выполнения операции join в pandas.

1. Метод merge()

Метод merge() является наиболее распространенным способом выполнения join операции в pandas. Он позволяет объединять два DataFrame по значениям одного или нескольких столбцов. Результатом является новый DataFrame, содержащий объединенные данные.

import pandas as pd

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

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

# Объединение по столбцу 'key'
df_merge = pd.merge(df1, df2, on='key')

print(df_merge)

В результате выполнения данного кода, мы получим новый DataFrame df_merge, который будет содержать объединенные данные из df1 и df2 по столбцу 'key'. Если значения столбца 'key' совпадают в обоих DataFrame, строки объединяются, иначе вместо пропущенных значений ставится NaN.

2. Метод join()

Метод join() также позволяет объединять DataFrame по значениям столбцов. Однако, в отличие от метода merge(), он не требует явного указания столбца для объединения. Вместо этого, он использует индексы (index) объектов DataFrame для определения соответствия строк.

import pandas as pd

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

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

# Объединение по индексу
df_join = df1.join(df2)

print(df_join)

В результате выполнения данного кода, мы получим новый DataFrame df_join, который будет содержать объединенные данные из df1 и df2 по индексам. Если индексы совпадают в обоих DataFrame, строки объединяются, иначе вместо пропущенных значений ставится NaN.

3. Метод concat()

Метод concat() позволяет объединять DataFrame горизонтально (по столбцам) или вертикально (по строкам). Он не требует совпадения значений столбцов или индексов, а просто объединяет данные на основе их положения.

import pandas as pd

# Создание первого DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'value1': [1, 2, 3, 4]})

# Создание второго DataFrame
df2 = pd.DataFrame({'value2': [5, 6, 7, 8]})

# Объединение вертикально
df_concat_vertical = pd.concat([df1, df2], axis=0)

print(df_concat_vertical)

import pandas as pd

# Создание первого DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'value1': [1, 2, 3, 4]})

# Создание второго DataFrame
df2 = pd.DataFrame({'value2': [5, 6, 7, 8]})

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

print(df_concat_horizontal)

В результате выполнения кода вертикального объединения (axis=0), мы получим новый DataFrame df_concat_vertical, который будет содержать объединенные данные из df1 и df2 по строкам. При горизонтальном объединении (axis=1), новый DataFrame df_concat_horizontal будет содержать объединенные данные по столбцам.

4. Параметр how

В методах merge() и join() есть параметр how, который определяет тип соединения. Некоторые из наиболее часто используемых значений для параметра how:

• inner: Возвращает только те строки, у которых есть совпадение в обоих DataFrame.
• outer: Возвращает все строки из обоих DataFrame, заполняя отсутствующие значения NaN.
• left: Возвращает все строки из левого DataFrame, добавляя отсутствующие значения NaN, если соответствующее значение в правом DataFrame отсутствует.
• right: Возвращает все строки из правого DataFrame, добавляя отсутствующие значения NaN, если соответствующее значение в левом DataFrame отсутствует.

Заключение

Операция join в pandas предоставляет гибкую и мощную функциональность для объединения данных из разных источников. В этой статье мы рассмотрели основные методы, такие как merge(), join() и concat(), и параметр how, который позволяет определить тип соединения. Перед использованием этих методов, важно понимать структуру данных и требования к результату. Надеюсь, эта статья помогла вам лучше понять, как выполнять операцию join в pandas.