Как работает merge pandas? 😎 Объединение данных в Python 🐼

Слияние в библиотеке Pandas выполняется с помощью метода merge(). Он позволяет объединить два DataFrame по общим столбцам или индексам.

import pandas as pd

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

# Слияние по столбцу 'A'
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A')

print(merged_df)

В приведенном примере мы создаем два DataFrame - df1 и df2, а затем сливаем их по столбцу 'A'. Полученный merged_df будет содержать только строки с общим значением 'A' из обоих DataFrame.

Привет, студент! Сегодня мы обсудим тему "merge pandas: как работает". Давай разберем этот вопрос шаг за шагом.

Что такое merge в Pandas?

Одна из самых важных операций в анализе данных - это объединение (merge) таблиц или данных. В библиотеке Pandas для этого мы используем метод merge(). Он позволяет нам соединять таблицы по общим столбцам или индексам и создавать новый набор данных, используя различные типы объединений, такие как 'inner', 'outer', 'left' и 'right'.

Как использовать метод merge?

Предположим, у нас есть два набора данных: df1 и df2. Мы хотим объединить их и создать новую таблицу.

import pandas as pd
 
# Создаем первый набор данных
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                    'value1': [1, 2, 3, 4]})
 
# Создаем второй набор данных
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
                    'value2': [5, 6, 7, 8]})
 
# Объединяем таблицы по столбцу 'key'
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')
 
print(merged_df)

В результате мы получим следующую таблицу:

Какие типы объединений доступны?

Pandas предлагает несколько типов объединений:

• Inner join ('inner'): Возвращает только строки, где значения ключа совпадают в обоих таблицах.
• Outer join ('outer'): Возвращает все строки из обеих таблиц, заполняя пропущенные значения NaN, если соответствующее значение ключа отсутствует в одной из таблиц.
• Left join ('left'): Возвращает все строки из левой таблицы и только совпадающие строки из правой таблицы.
• Right join ('right'): Возвращает все строки из правой таблицы и только совпадающие строки из левой таблицы.

По умолчанию метод merge() выполняет внутреннее объединение ('inner join').

# Пример типов объединений
 
# Внутреннее объединение
inner_merged = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')
print(inner_merged)
 
# Внешнее объединение
outer_merged = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')
print(outer_merged)
 
# Левое объединение
left_merged = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')
print(left_merged)
 
# Правое объединение
right_merged = pd.merge(df1, df2, on='key', how='right')
print(right_merged)

Есть ли еще особенности и возможности?

Да, у метода merge() есть несколько других полезных возможностей:

• Объединение по нескольким столбцам: Мы можем объединять таблицы по нескольким столбцам, передав список столбцов в параметре on.
• Переименование столбцов: Мы можем переименовывать столбцы в объединенной таблице, используя параметры suffixes и suffixes.
• Объединение по индексу: Мы можем объединять таблицы по их индексам, передав параметр left_index=True или right_index=True.

Это только некоторые из возможностей метода merge(). Если тебя интересует больше информации, всегда можно обратиться к официальной документации Pandas.

Заключение

В этой статье мы поговорили о том, как работает метод merge в библиотеке Pandas. Мы рассмотрели, как объединять таблицы по общим столбцам или индексам, а также ознакомились с различными типами объединений. Метод merge предоставляет широкие возможности по работе с данными и является неотъемлемой частью анализа данных в Pandas.