Панды объединяются как внешние

pandas merge how outer

Для выполнения объединения внешнего типа ("outer") с использованием библиотеки Pandas, вы можете использовать функцию merge(). Она позволяет объединить два DataFrame по определенному столбцу. Вот простой пример:

import pandas as pd

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

# Создание второго DataFrame
data2 = {'Аккаунт': ['B', 'C', 'D'],
         'Значение': [4, 5, 6]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# Объединение с использованием outer
result = pd.merge(df1, df2, on='Аккаунт', how='outer')

print(result)

В этом примере мы создаем два DataFrame (df1 и df2), а затем объединяем их по столбцу "Аккаунт" с использованием внешнего типа объединения ("outer"). Результат объединения будет содержать все строки из обоих DataFrame, причем отсутствующие значения будут заполнены значением NaN.

Надеюсь, это поможет вам понять, как использовать merge() для выполнения объединения внешнего типа в Pandas!

Заголовок: Pandas merge с опцией outer

Введение:

Добро пожаловать в эту подробную статью о функции merge с опцией outer в библиотеке pandas! Если вы изучаете анализ данных с использованием pandas, то, вероятно, столкнулись с задачей объединения двух наборов данных. Библиотека pandas предоставляет мощный инструмент merge, который позволяет выполнять такие объединения. Метод merge с опцией outer обрабатывает все совпадающие и несовпадающие значения из двух наборов данных, создавая новый набор данных, объединяющий оба набора.

Описание:

Метод merge с опцией outer принимает два набора данных (два DataFrame или две Series) и объединяет их на основе определенного столбца или индекса. Объединение происходит путем сравнения значений в выбранном столбце или индексе и создания нового набора данных, содержащего все значения из обоих наборов данных.

Синтаксис:

result = pd.merge(left, right, on='key', how='outer')

В этом синтаксисе:

• left и right - наборы данных, которые мы хотим объединить.
• on - столбец или индекс, по которому будет происходить объединение. Значения этого столбца должны быть общими для обоих наборов данных.
• how - опция объединения. В данном случае мы используем опцию 'outer', чтобы объединить все совпадающие и несовпадающие значения.

Пример:

Давайте рассмотрим пример, чтобы лучше понять, как работает метод merge с опцией outer.

У нас есть два набора данных - orders и customers:

import pandas as pd

orders = pd.DataFrame({'OrderID': [1, 2, 3, 4],
                       'Product': ['Apple', 'Banana', 'Orange', 'Pineapple'],
                       'Quantity': [5, 10, 15, 20]})

customers = pd.DataFrame({'CustomerID': [1, 2, 3, 5],
                          'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Olivia'],
                          'Age': [25, 30, 35, 40]})

Теперь давайте объединим эти два набора данных, используя столбец "OrderID" в качестве ключа:

result = pd.merge(orders, customers, left_on='OrderID', right_on='CustomerID', how='outer')
print(result)

Результат:

   OrderID    Product  Quantity  CustomerID   Name   Age
0      1.0      Apple       5.0         1.0   John  25.0
1      2.0     Banana      10.0         2.0   Anna  30.0
2      3.0     Orange      15.0         3.0  Peter  35.0
3      4.0  Pineapple      20.0         NaN    NaN   NaN
4      NaN        NaN       NaN         5.0   None  40.0

В этом примере мы объединяем наборы данных orders и customers по столбцу "OrderID". Мы использовали опцию 'outer', поэтому в результирующем наборе данных остались все значения из обоих наборов. В строке 3 у нас есть отсутствующие значения для столбцов, которые отсутствуют в исходных данных.

Заключение:

В этой статье мы рассмотрели функцию merge с опцией outer в библиотеке pandas. Метод merge позволяет объединять два набора данных на основе общего столбца или индекса. Опция 'outer' обрабатывает все совпадающие и несовпадающие значения, создавая новый набор данных, объединяющий оба набора. Метод merge является мощным инструментом при работе с данными в pandas, и его использование может значительно упростить процесс анализа данных.

Буду надеяться, что эта статья помогла вам лучше понять, как использовать функцию merge с опцией outer в pandas. Удачи в изучении анализа данных!