Как соединить две таблицы в pandas: простой и понятный способ!

Чтобы соединить две таблицы в pandas, вы можете использовать метод merge(). Этот метод позволяет объединить таблицы по общему столбцу или нескольким общим столбцам.

Вот пример кода:

import pandas as pd

# Создание первой таблицы
df1 = pd.DataFrame({'студент': ['Анна', 'Мария', 'Иван'],
                   'возраст': [20, 19, 21]})

# Создание второй таблицы
df2 = pd.DataFrame({'студент': ['Мария', 'Иван', 'Петр'],
                   'оценка': [95, 85, 90]})

# Соединение таблиц по столбцу 'студент'
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='студент')

print(merged_df)

В этом примере мы создаем две таблицы, одну с информацией о студентах (имя и возраст), а другую с информацией об их оценках. Затем мы используем метод merge(), передавая ему обе таблицы и указывая столбец для соединения (в данном случае 'студент'). Результатом будет новая таблица, объединяющая информацию из обеих исходных таблиц.

Как соединить две таблицы в pandas

При работе с данными в библиотеке pandas, иногда возникает необходимость объединить две таблицы по общим признакам. В таких случаях можно воспользоваться функцией merge(), которая позволяет объединить таблицы на основе значения общего столбца.

Давайте предположим, что у нас есть две таблицы: таблица1 и таблица2, и мы хотим объединить их по столбцу общий_столбец. Вот как это можно сделать:

import pandas as pd

# Создаем таблицу 1
таблица1 = pd.DataFrame({'общий_столбец': ['значение1', 'значение2', 'значение3'],
                        'другой_столбец': [1, 2, 3]})

# Создаем таблицу 2
таблица2 = pd.DataFrame({'общий_столбец': ['значение1', 'значение3', 'значение4'],
                        'еще_один_столбец': [4, 5, 6]})

# Объединяем таблицы
объединенная_таблица = pd.merge(таблица1, таблица2, on='общий_столбец')

# Выводим объединенную таблицу
print(объединенная_таблица)
    

В результате выполнения данного кода мы получим таблицу объединенная_таблица, которая будет содержать только строки с одинаковыми значениями в столбце общий_столбец.

По умолчанию, функция merge() использует внутреннее объединение (inner join), что означает, что в результирующей таблице будут только строки с общими значениями из обеих таблиц.

Однако, если нам нужно сохранить все строки из одной таблицы и добавить соответствующие строки из другой таблицы, мы можем использовать параметр how функции merge(). Например, чтобы сохранить все строки из таблицы1, мы можем указать параметр how='left':

# Объединяем таблицы с сохранением всех строк из таблицы1
объединенная_таблица = pd.merge(таблица1, таблица2, on='общий_столбец', how='left')

# Выводим объединенную таблицу
print(объединенная_таблица)
    

Теперь в объединенная_таблица будут содержаться все строки из таблицы1, а соответствующие значения из таблицы2 будут добавлены в новые столбцы.

Функция merge() также позволяет объединить таблицы на основе нескольких общих столбцов, указав список столбцов в параметре on.

Важно отметить, что функция merge() может иметь и другие параметры, которые позволяют управлять процессом объединения таблиц в более гибком режиме. Подробнее о них можно узнать из официальной документации библиотеки pandas.