merge pandas: что это и как это сделать?

Merge в Pandas: что это?

Метод merge() в Pandas используется для объединения двух или более DataFrame по общим столбцам или индексам.

Вот пример использования метода merge() для объединения двух DataFrame:

import pandas as pd

# Создание первого DataFrame
data1 = {'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
         'value1': [1, 2, 3, 4]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

# Создание второго DataFrame
data2 = {'key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
         'value2': [5, 6, 7, 8]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

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

# Вывод объединенного DataFrame
print(merged_df)

В результате получим:

  key  value1  value2
0   B       2       5
1   D       4       6

В данном примере мы объединили DataFrame df1 и df2 по столбцу 'key', и получили новый DataFrame, в котором присутствуют только строки с общим значением 'B' и 'D' в столбце 'key'.

Что такое merge в Pandas?

В Pandas, merge - это операция, которая объединяет два или более DataFrame на основе одного или нескольких столбцов, называемых ключами. Метод merge позволяет объединить данные из разных источников и создать единое представление данных.

Как использовать merge:

Чтобы использовать метод merge в Pandas, необходимо импортировать модуль:

import pandas as pd

Затем можем использовать следующий синтаксис для объединения двух DataFrame:

merged_df = pd.merge(left_df, right_df, on='key_column')

Где:

• merged_df - это результирующий DataFrame, в котором объединены данные из left_df и right_df.
• left_df и right_df - это два DataFrame, которые необходимо объединить.
• key_column - это название столбца (или столбцов), по которым будут объединены данные.

Метод merge по умолчанию использует внутреннее объединение (inner join), что означает, что результирующий DataFrame будет содержать только те строки, где значения ключей совпадают в обоих DataFrame. Однако, метод merge также поддерживает другие типы объединений, такие как внешнее (outer join), левое (left join) и правое (right join) объединения.

Пример использования метода merge:

Для лучшего понимания, рассмотрим пример использования метода merge. Предположим, у нас есть два DataFrame:

customers_df = pd.DataFrame({'customer_id': ['C1', 'C2', 'C3'],
                             'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']})

orders_df = pd.DataFrame({'order_id': [1, 2, 3],
                          'customer_id': ['C1', 'C2', 'C2'],
                          'product': ['Apple', 'Banana', 'Cherry']})

DataFrame customers_df содержит информацию о клиентах, включая их идентификаторы и имена. DataFrame orders_df содержит информацию о заказах, включая идентификаторы заказов, идентификаторы клиентов и продукты.

Мы можем объединить эти два DataFrame по столбцу customer_id, чтобы получить полную информацию о клиентах и их заказах:

merged_df = pd.merge(customers_df, orders_df, on='customer_id')

Результат будет выглядеть следующим образом:

  customer_id     name  order_id product
0           C1    Alice         1   Apple
1           C2      Bob         2  Banana
2           C2      Bob         3  Cherry

В результирующем DataFrame merged_df содержится полная информация о клиентах и соответствующих им заказах.

Другие параметры merge:

Метод merge также поддерживает дополнительные параметры, которые позволяют настроить процесс объединения данных. Вот некоторые из них:

• how - тип объединения. По умолчанию используется внутреннее объединение (inner join), но также можно выбрать внешнее (outer join), левое (left join) или правое (right join) объединение.
• on - один или несколько столбцов, по которым происходит объединение данных.
• left_on и right_on - столбцы, по которым происходит объединение в левом и правом DataFrame соответственно, если имена столбцов различаются в обоих DataFrame.
• suffixes - суффиксы, добавляемые к столбцам, в случае если у обоих DataFrame есть столбцы с одинаковыми именами. По умолчанию используются суффиксы "_x" и "_y".

Это лишь несколько параметров, предоставляемых методом merge. Подробную информацию можно найти в документации Pandas.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели, что такое merge в Pandas и как использовать этот метод для объединения DataFrame. Метод merge позволяет создавать единое представление данных из разных источников. Мы также рассмотрели пример использования метода merge и некоторые дополнительные параметры, которые можно использовать для настройки процесса объединения.

Надеюсь, эта статья помогла вам лучше понять merge в Pandas и как использовать его в своих проектах.