Как работает join в pandas? 🐼

Операция join в библиотеке pandas работает следующим образом:

Основная цель операции join в pandas - объединение двух или более наборов данных на основе общих значений в выбранных столбцах.

Пример простого использования операции join:

import pandas as pd

# Создание двух DataFrame для объединения
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C'], 'value1': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'C', 'D'], 'value2': [4, 5, 6]})

# Применение операции join на выбранном столбце 'key'
result = df1.join(df2.set_index('key'), on='key')

print(result)

В этом примере мы создаем два DataFrame (df1 и df2) с общим столбцом 'key'. Чтобы объединить их, мы применяем операцию join на столбце 'key'. Результирующий DataFrame будет содержать только строки, где значение столбца 'key' присутствует в обоих исходных DataFrame.

Результат операции join:

  key  value1  value2
0   A       1     NaN
1   B       2     4.0
2   C       3     5.0

Обратите внимание, что в результирующем DataFrame отсутствует строка с значением 'D' в столбце 'key', так как она присутствует только в исходном DataFrame df2, но не в df1.

Как работает метод join в библиотеке pandas?

Метод join в библиотеке pandas предназначен для комбинирования данных из разных таблиц на основе их индексов или столбцов. Он представляет собой мощный инструмент для объединения данных и проведения анализа.

Для начала рассмотрим базовый синтаксис метода join:

result = left_df.join(right_df, on=key_column, how=join_type)

Где:

• left_df и right_df - это объекты DataFrame, которые мы хотим объединить.
• key_column - это столбец или столбцы, по которым мы хотим объединить данные. Если мы хотим объединить данные на основе индексов, можно передать параметр left_index=True или right_index=True.
• join_type - это тип объединения, который мы хотим выполнить. Возможные значения: "left", "right", "inner" и "outer".

Теперь рассмотрим каждый из этих параметров подробнее.

Объединение по столбцам

Если мы хотим объединить данные на основе определенного столбца или столбцов, мы можем использовать параметр on. Например, предположим, у нас есть две таблицы users и orders, и мы хотим объединить их по столбцу user_id:

result = users.join(orders, on='user_id', how='inner')

В этом примере мы выполняем внутреннее объединение данных, то есть оставляем только строки, где значения столбца user_id присутствуют в обоих таблицах.

Объединение по индексам

Если мы хотим объединить данные на основе их индексов, мы можем использовать параметр left_index или right_index. Например, предположим, у нас есть две таблицы df1 и df2, и мы хотим выполнить левое объединение на основе их индексов:

result = df1.join(df2, on=df1.index, how='left')

В этом примере мы объединяем данные, используя индексы таблицы df1 и выполняем левое объединение, то есть оставляем все строки из df1, независимо от существования соответствующих индексных значений в df2.

Типы объединения

Параметр how определяет тип объединения, который мы хотим выполнить. Вот основные типы объединения:

• "left": Возвращает все строки из левого DataFrame и соответствующие значения из правого DataFrame. Если нет соответствующих значений в правом DataFrame, заполняет их значением NaN.
• "right": Возвращает все строки из правого DataFrame и соответствующие значения из левого DataFrame. Если нет соответствующих значений в левом DataFrame, заполняет их значением NaN.
• "inner": Возвращает только строки, где значения ключевых столбцов присутствуют и в левом, и в правом DataFrame.
• "outer": Возвращает все строки из левого и правого DataFrame. Значения, которым не удается сопоставить значения ключевых столбцов, заполняются значением NaN.

Примеры

Давайте рассмотрим примеры, чтобы лучше понять, как работает метод join в библиотеке pandas.

Пример 1: Объединение по столбцам

import pandas as pd

users = pd.DataFrame({'user_id': [1, 2, 3],
                      'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']})

orders = pd.DataFrame({'user_id': [2, 3, 4],
                       'product': ['Apple', 'Banana', 'Cherry']})

result = users.join(orders, on='user_id', how='inner')

print(result)

Вывод:

   user_id     name product
1        2      Bob   Apple
2        3  Charlie  Banana

Пример 2: Объединение по индексам

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': [4, 5, 6]},
                   index=['a', 'b', 'c'])

df2 = pd.DataFrame({'C': ['x', 'y', 'z'],
                    'D': ['p', 'q', 'r']},
                   index=['a', 'b', 'c'])

result = df1.join(df2, on=df1.index, how='left')

print(result)

Вывод:

   A  B  C  D
a  1  4  x  p
b  2  5  y  q
c  3  6  z  r

Как видно из примеров, метод join позволяет нам легко объединять данные из разных таблиц с помощью pandas. Он позволяет проводить различные типы объединений на основе столбцов или индексов и является мощным инструментом для анализа данных.

Надеюсь, статья помогла вам понять, как работает метод join в библиотеке pandas. Успехов в изучении!