Что делает джоин в питоне? 🤔✂️🔀

Оператор join в Python используется для объединения строк из последовательности. Он позволяет задать разделитель, который будет вставлен между каждой парой строк. Вот пример:

# Создаем список слов
words = ['Привет', 'мир', 'как', 'дела']

# Используем join для объединения слов с пробелами в качестве разделителя
joined_sentence = ' '.join(words)

# Выводим объединенную строку
print(joined_sentence)

Результатом будет строка Привет мир как дела, где каждое слово из списка разделено пробелом.

Очень хорошо, что ты интересуешься работой операции JOIN в языке программирования Python! JOIN - это мощное средство, которое позволяет объединять данные из разных таблиц. Давай подробно разберем, что делает JOIN в Python.

В Python для объединения таблиц используется библиотека pandas. Приступим к практическим примерам!

INNER JOIN

INNER JOIN возвращает только те строки, которые имеют соответствующие значения в обеих таблицах. Посмотри на следующий пример:

import pandas as pd

# Создаем первую таблицу
df1 = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2, 3],
    'name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
    'age': [25, 30, 35]
})

# Создаем вторую таблицу
df2 = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2, 4],
    'city': ['New York', 'London', 'Paris']
})

# Применяем INNER JOIN
result = pd.merge(df1, df2, on='id', how='inner')

# Выводим результат
print(result)
    

После выполнения этого кода, ты увидишь следующий результат:

   id	name	age	city
0	1	John	25	New York
1	2	Alice	30	London
    

В результате INNER JOIN объединяет только строки с одинаковыми значениями столбца 'id' в обеих таблицах. В итоговой таблице остаются только строки с id 1 и 2, поскольку только для них было найдено соответствие в обеих таблицах.

LEFT JOIN

LEFT JOIN возвращает все строки из левой таблицы и только соответствующие строки из правой таблицы. Если в правой таблице нет соответствующих значений, то в итоговой таблице будет проставлено значение NULL. Посмотри на пример:

import pandas as pd

# Создаем первую таблицу
df1 = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2, 3],
    'name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
    'age': [25, 30, 35]
})

# Создаем вторую таблицу
df2 = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2, 4],
    'city': ['New York', 'London', 'Paris']
})

# Применяем LEFT JOIN
result = pd.merge(df1, df2, on='id', how='left')

# Выводим результат
print(result)
    

Результат выполнения этого кода будет следующим:

   id	name	age	city
0	1	John	25	New York
1	2	Alice	30	London
2	3	Bob	35	NaN
    

В этом примере результат LEFT JOIN содержит все строки из левой таблицы (df1), но для строки с id 3, которая не имеет соответствия в правой таблице (df2), значение столбца 'city' будет NaN.

RIGHT JOIN

RIGHT JOIN возвращает все строки из правой таблицы и только соответствующие строки из левой таблицы. Если в левой таблице нет соответствующих значений, то в итоговой таблице будет проставлено значение NULL. Рассмотрим пример:

import pandas as pd

# Создаем первую таблицу
df1 = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2, 3],
    'name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
    'age': [25, 30, 35]
})

# Создаем вторую таблицу
df2 = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2, 4],
    'city': ['New York', 'London', 'Paris']
})

# Применяем RIGHT JOIN
result = pd.merge(df1, df2, on='id', how='right')

# Выводим результат
print(result)
    

После выполнения этого кода, будет получен следующий результат:

   id	name	age	city
0	1	John	25	New York
1	2	Alice	30	London
2	4	NaN	NaN	Paris
    

В этом примере результат RIGHT JOIN содержит все строки из правой таблицы (df2), но для строки с id 4, которая не имеет соответствия в левой таблице (df1), значения столбцов 'name' и 'age' будут NaN.

OUTER JOIN

OUTER JOIN, также известный как FULL JOIN или FULL OUTER JOIN, возвращает все строки из обеих таблиц, проставляя значение NULL, если соответствия нет. Посмотри на пример:

import pandas as pd

# Создаем первую таблицу
df1 = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2, 3],
    'name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
    'age': [25, 30, 35]
})

# Создаем вторую таблицу
df2 = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2, 4],
    'city': ['New York', 'London', 'Paris']
})

# Применяем OUTER JOIN
result = pd.merge(df1, df2, on='id', how='outer')

# Выводим результат
print(result)
    

После выполнения этого кода, результат OUTER JOIN будет выглядеть следующим образом:

   id	name	age	city
0	1	John	25	New York
1	2	Alice	30	London
2	3	Bob	35	NaN
3	4	NaN	NaN	Paris
    

Результат OUTER JOIN содержит все строки из обеих таблиц (df1 и df2), проставляя значения NaN, если соответствия нет.

Заключение

JOIN в Python является мощным инструментом для объединения данных из разных таблиц. INNER JOIN возвращает только соответствующие строки, LEFT JOIN возвращает все строки из левой таблицы, RIGHT JOIN возвращает все строки из правой таблицы, а OUTER JOIN возвращает все строки из обеих таблиц. Теперь, когда ты знаешь, как использовать JOIN в Python, можешь применять его для эффективного анализа данных!

Удачи в изучении Python и работы с JOIN операцией!