🔗 Как склеить две таблицы в pandas: руководство для начинающих

import pandas as pd

# Создание первой таблицы
df1 = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3],
                    "B": [4, 5, 6]})

# Создание второй таблицы
df2 = pd.DataFrame({"C": [7, 8, 9],
                    "D": [10, 11, 12]})

# Склеивание таблиц по общему столбцу
merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on="A", right_on="C")

print(merged_df)
  

Как склеить две таблицы в pandas

Если у вас есть две таблицы в Pandas, и вам нужно объединить их, то вы можете использовать функцию merge(), чтобы выполнить склейку или объединение.

Ниже приведен полный пример, показывающий, как использовать функцию merge() для объединения двух таблиц:

import pandas as pd

# Создаем первую таблицу
data1 = {'ID': [1, 2, 3, 4],
         'Name': ['John', 'Mary', 'David', 'Sarah'],
         'Age': [25, 28, 30, 35]}

df1 = pd.DataFrame(data1)

# Создаем вторую таблицу
data2 = {'ID': [3, 4, 5, 6],
         'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston'],
         'Salary': [50000, 60000, 55000, 70000]}

df2 = pd.DataFrame(data2)

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

print(merged_df)

В этом примере мы создаем две таблицы df1 и df2 и объединяем их по столбцу 'ID'. Результат объединения сохраняется в переменную merged_df. Затем мы выводим объединенную таблицу с помощью функции print().

Результат выполнения кода будет выглядеть следующим образом:

   ID   Name  Age         City  Salary
0   3  David   30     New York   50000
1   4  Sarah   35  Los Angeles   60000

Обратите внимание, что при объединении таблиц Pandas автоматически выбирает значения, которые соответствуют в обоих таблицах по столбцу, по которому происходит объединение. В этом примере были объединены только строки, где значения столбца 'ID' совпадают.

Кроме того, функция merge() имеет несколько параметров, которые могут быть использованы для настройки процесса объединения. Вы можете узнать подробнее о параметрах функции merge() в документации Pandas.