🔗 Как объединить 2 датафрейма в Python: простые методы и советы

Для объединения двух датафреймов в Python можно использовать метод merge() из библиотеки pandas.

import pandas as pd

# Создание двух датафреймов
df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3],
                    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']})

df2 = pd.DataFrame({'id': [2, 3, 4],
                    'age': [25, 30, 35]})

# Объединение по столбцу 'id'
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='id')

# Вывод объединенного датафрейма
print(merged_df)
    

В приведенном примере, мы создаем два датафрейма: df1 и df2 с указанными столбцами. Затем, с помощью метода merge() объединяем эти датафреймы по столбцу 'id'. Результат объединения сохраняем в переменную merged_df и выводим его.

Как объединить 2 датафрейма в Python?

Объединение двух датафреймов в Python является распространенной задачей при работе с данными. Для этого мы можем использовать функции, предоставляемые библиотекой pandas. Предлагаю рассмотреть несколько способов объединения датафреймов: по столбцам, по строкам и с использованием объединения, или merging. Давайте начнем!

Объединение по столбцам

Если вы хотите объединить два датафрейма по столбцам, вы можете воспользоваться методом concat(). Рассмотрим следующий пример:

import pandas as pd

# Создаем первый датафрейм
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': [4, 5, 6]})

# Создаем второй датафрейм
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9],
                    'D': [10, 11, 12]})

# Объединяем по столбцам
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(result)
    

В результате мы получим объединенный датафрейм, где столбцы из обоих исходных датафреймов будут представлены:

   A  B  C   D
0  1  4  7  10
1  2  5  8  11
2  3  6  9  12
    

Объединение по строкам

Если вам нужно объединить два датафрейма по строкам, вы можете воспользоваться методом concat() с параметром axis=0. Рассмотрим пример:

import pandas as pd

# Создаем первый датафрейм
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': [4, 5, 6]})

# Создаем второй датафрейм
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9],
                    'B': [10, 11, 12]})

# Объединяем по строкам
result = pd.concat([df1, df2], axis=0)
print(result)
    

В результате мы получим объединенный датафрейм, где строки из обоих исходных датафреймов будут представлены:

   A   B
0  1   4
1  2   5
2  3   6
0  7  10
1  8  11
2  9  12
    

Объединение с использованием merging

Мы также можем объединить два датафрейма с использованием метода merge(). Этот метод позволяет объединять датафреймы по указанным столбцам. Рассмотрим пример:

import pandas as pd

# Создаем первый датафрейм
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C'],
                    'value': [1, 2, 3]})

# Создаем второй датафрейм
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'C', 'D'],
                    'value': [4, 5, 6]})

# Объединяем по столбцу 'key'
result = pd.merge(df1, df2, on='key')
print(result)
    

В результате мы получаем объединенный датафрейм, где строки, имеющие одинаковое значение в столбце "key", объединяются:

  key  value_x  value_y
0   B        2        4
1   C        3        5
    

Заключение

В статье мы рассмотрели, как объединить два датафрейма в Python. Мы использовали методы concat() и merge() из библиотеки pandas для объединения датафреймов по столбцам и строкам. Объединение датафреймов очень полезно при работе с данными, особенно когда вам нужно объединить информацию из разных источников или анализировать данные из нескольких таблиц. Мы рассмотрели примеры кода для каждого из способов объединения, чтобы помочь вам полностью понять процесс.

Надеюсь, этот материал был полезен для вашего обучения. Успехов в работе с датафреймами в Python!