Как объединить pandas merge, получив несколько значений для аргумента how

Ошибка "pandas merge получила несколько значений для аргумента" возникает, когда в функцию merge() в pandas передается аргумент, который имеет несколько значений. Это может произойти, если в обеих таблицах, которые вы пытаетесь объединить, есть одинаковое название столбца и вы не указали явно, какой столбец использовать для объединения.

Приведу вам пример:

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'name': ['John', 'Jane', 'Tom'],
                    'age': [25, 30, 35]})

df2 = pd.DataFrame({'name': ['John', 'Jane', 'Tom'],
                    'salary': [5000, 6000, 7000]})

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='name')

В данном примере у нас есть две таблицы - df1 и df2, и обе таблицы имеют столбец 'name'. Если мы выполним merge без указания столбца для объединения, то получим ошибку "ValueError: 'on' must be a label or list". В этом случае мы можем указать явно, что нужно объединить таблицы по столбцу 'name' с помощью параметра on:

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='name')

Также возможно указать несколько столбцов для объединения, если они имеют одинаковое название в обеих таблицах:

merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['name', 'age'])

Будьте внимательны при использовании функции merge() в pandas и указывайте явно столбцы для объединения, чтобы избежать возникновения ошибки "pandas merge получила несколько значений для аргумента".

Проблема, которую вы столкнулись с ошибкой "pandas merge got multiple values for argument", происходит, когда вы пытаетесь объединить два или более фрейма данных с помощью функции merge из библиотеки pandas, и один или несколько аргументов имеют несколько значений, что приводит к неоднозначности.

Чтобы решить эту проблему, вам нужно понять, какие аргументы вызывают ошибку и как обрабатывать ситуацию с несколькими значениями. Давайте рассмотрим несколько возможных причин и реализаций.

[Причина 1: Колонки с одинаковыми именами]

Одна из причин, по которой вы можете получить эту ошибку, это наличие одинаковых имен колонок в обоих фреймах данных. При объединении pandas не знает, какую колонку выбрать, и поэтому возникает конфликт. Решением может быть изменение имен колонок для предотвращения конфликта. Давайте посмотрим на пример:

import pandas as pd

# Создаем два фрейма данных с колонками 'id' и 'value'
df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'value': ['A', 'B', 'C']})
df2 = pd.DataFrame({'id': [2, 3, 4], 'value': ['X', 'Y', 'Z']})

# Производим объединение фреймов данных по колонке 'id'
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='id')

print(merged_df)

В этом примере у нас есть два фрейма данных с одинаковой колонкой 'id'. При объединении будет выбрана колонка 'id' из обоих фреймов данных, и результат будет содержать обе колонки с суффиксами '_x' и '_y'.

[Причина 2: Повторяющиеся значения в одном из фреймов данных]

Еще одна возможная причина ошибки - наличие повторяющихся значений в одном из фреймов данных. Если одно или несколько значений повторяются в колонке, pandas не может однозначно связать строки и снова возникает конфликт. Пример:

import pandas as pd

# Создаем два фрейма данных с повторяющимися значениями в колонке 'id'
df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 2], 'value': ['A', 'B', 'C']})
df2 = pd.DataFrame({'id': [2, 3, 4], 'value': ['X', 'Y', 'Z']})

# Производим объединение фреймов данных по колонке 'id'
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='id')

print(merged_df)

В этом примере у нас есть повторяющиеся значения в колонке 'id' фрейма данных df1. При объединении pandas не может однозначно выбрать строку из df1, которая соответствует значению '2' из df2. В результате получаем ошибку "pandas merge got multiple values for argument".

[Решение: Указание аргумента 'how']

Если у вас возникает ошибка "pandas merge got multiple values for argument", вы можете использовать аргумент 'how' функции merge, чтобы указать, как нужно обрабатывать ситуацию с несколькими значениями. Вот некоторые возможные значения аргумента 'how':

• 'inner': Возвращает только строки, которые имеют совпадающие значения в обоих фреймах данных.
• 'outer': Возвращает все строки из обоих фреймов данных и заполняет отсутствующие значения NaN.
• 'left': Возвращает все строки из левого фрейма данных и соответствующие значения из правого фрейма данных.
• 'right': Возвращает все строки из правого фрейма данных и соответствующие значения из левого фрейма данных.

Давайте рассмотрим пример использования аргумента 'how':

import pandas as pd

# Создаем два фрейма данных с колонками 'id' и 'value'
df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'value': ['A', 'B', 'C']})
df2 = pd.DataFrame({'id': [2, 3, 4], 'value': ['X', 'Y', 'Z']})

# Производим объединение фреймов данных по колонке 'id' с аргументом 'how' равным 'inner'
merged_inner_df = pd.merge(df1, df2, on='id', how='inner')

print(merged_inner_df)

# Производим объединение фреймов данных по колонке 'id' с аргументом 'how' равным 'outer'
merged_outer_df = pd.merge(df1, df2, on='id', how='outer')

print(merged_outer_df)

В этом примере мы используем аргумент 'how' с значениями 'inner' и 'outer'. При использовании 'inner', мы получаем только строки, которые имеют совпадающие значения в обоих фреймах данных. При использовании 'outer', мы получаем все строки из обоих фреймов данных и заполняем отсутствующие значения NaN.

[Заключение]

В этой статье мы рассмотрели ошибку "pandas merge got multiple values for argument" и причины ее возникновения. Мы выяснили, что конфликт возникает, когда один или несколько аргументов имеют несколько значений или когда присутствуют повторяющиеся значения в одном из фреймов данных. Мы рассмотрели две возможные причины и предложили решение с использованием аргумента 'how' функции merge.

Надеюсь, эта статья помогла вам разобраться с проблемой и научилась решать ее. Помните, что практика и эксперименты помогут укрепить ваше понимание и навыки работы с библиотекой pandas. Удачи вам!