🔗 Как эффективно соединить датасеты pandas с одинаковыми колонками?

Чтобы объединить датасеты pandas с одинаковыми колонками, можно использовать метод concat().

    
import pandas as pd

# Создание двух датасетов с одинаковыми колонками
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

# Объединение датасетов по вертикали
df_combined = pd.concat([df1, df2])

# Вывод объединенного датасета
print(df_combined)
    
    

В данном примере создаются два датасета, df1 и df2, с одинаковыми колонками 'A' и 'B'. Затем с помощью метода concat() датасеты объединяются по вертикали, и результат сохраняется в переменную df_combined. Наконец, объединенный датасет выводится на экран.

Как соединить датасеты pandas с одинаковыми колонками

В мире анализа данных и машинного обучения, объединение датасетов является ключевым заданием, которое нередко возникает. Pandas - мощная библиотека для работы с данными в Python, и она предоставляет простые и эффективные методы для соединения датасетов с одинаковыми колонками.

1. Inner Join

Внутреннее соединение (inner join) возвращает только строки, которые имеют совпадающие значения в обоих датасетах на основе указанной колонки. Для выполнения inner join в Pandas, можно использовать метод merge.

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'Key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                    'Value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'Key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
                    'Value': [5, 6, 7, 8]})

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='Key', how='inner')
print(merged_df)
    

В данном примере, датасеты df1 и df2 объединяются по колонке 'Key' с использованием внутреннего соединения. Созданный датасет merged_df будет содержать только строки с совпадающими значениями в колонке 'Key'.

2. Left Join

Левое соединение (left join) возвращает все строки из левого датасета и соответствующие строки из правого датасета на основе указанной колонки. Для выполнения left join в Pandas, также можно использовать метод merge, указав параметр how='left'.

left_merged_df = pd.merge(df1, df2, on='Key', how='left')
print(left_merged_df)
    

В данном примере, левый датасет df1 объединяется с правым датасетом df2 по колонке 'Key' с использованием левого соединения. Теперь датасет left_merged_df содержит все строки из левого датасета и соответствующие строки из правого датасета.

3. Right Join

Правое соединение (right join) возвращает все строки из правого датасета и соответствующие строки из левого датасета на основе указанной колонки. Для выполнения right join в Pandas, используйте метод merge с параметром how='right'.

right_merged_df = pd.merge(df1, df2, on='Key', how='right')
print(right_merged_df)
    

В данном примере, правый датасет df2 объединяется с левым датасетом df1 по колонке 'Key' с использованием правого соединения. Созданный датасет right_merged_df будет содержать все строки из правого датасета и соответствующие строки из левого датасета.

4. Outer Join

Внешнее соединение (outer join) возвращает все строки из обоих датасетов на основе указанной колонки. Пропущенные значения заполняются значением NaN. Для выполнения outer join в Pandas, используйте метод merge с параметром how='outer'.

outer_merged_df = pd.merge(df1, df2, on='Key', how='outer')
print(outer_merged_df)
    

В данном примере, оба датасета df1 и df2 объединяются по колонке 'Key' с использованием внешнего соединения. Созданный датасет outer_merged_df будет содержать все строки из обоих датасетов.