🔗 Как объединить два dataframe python: самые простые способы и советы

Для объединения двух DataFrame в Python вы можете использовать метод merge().

import pandas as pd

# Создание двух DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': ['a', 'b', 'c']})

df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6],
                    'B': ['d', 'e', 'f']})

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

Метод merge() выполняет объединение на основе значения столбца, указанного в аргументе on. В данном примере, мы объединяем два DataFrame по столбцу 'A'.

Как объединить два DataFrame в Python

В Python модуль pandas предоставляет удобные средства для работы с данными, в том числе для объединения двух (или более) DataFrame. Объединение DataFrame позволяет совместить данные из разных источников и создать более полную таблицу или набор данных.

1. Методы объединения DataFrame:

В Pandas существует несколько методов для объединения DataFrame:

1. merge(): Этот метод позволяет объединять DataFrame по общим столбцам или индексам. Он позволяет выбрать тип объединения (внутреннее, внешнее, левое или правое) и определить правила слияния данных.
2. concat(): Этот метод позволяет объединять DataFrame по строкам или столбцам. Он просто соединяет данные из разных DataFrame без применения каких-либо правил объединения.
3. join(): Этот метод позволяет объединять DataFrame по индексам. Он работает аналогично методу merge(), но использует индексы вместо столбцов.

2. Примеры объединения DataFrame:

Давайте рассмотрим примеры каждого из методов объединения DataFrame.

2.1. Метод merge()

Метод merge() позволяет соединять DataFrame по общим столбцам или индексам. Для примера, представим у нас есть два DataFrame: df1 и df2.

import pandas as pd

# Создание DataFrame df1
df1 = pd.DataFrame({'Key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                    'Value1': [1, 2, 3, 4]})

# Создание DataFrame df2
df2 = pd.DataFrame({'Key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
                    'Value2': [5, 6, 7, 8]})

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

print(merged_df)

Результат выполнения кода:

  Key  Value1  Value2
0   B       2       5
1   D       4       6

Метод merge() объединяет только те строки, в которых значение столбца 'Key' есть и в df1, и в df2.

2.2. Метод concat()

Метод concat() позволяет просто соединить данные из разных DataFrame. Для примера, представим у нас есть два DataFrame: df1 и df2.

import pandas as pd

# Создание DataFrame df1
df1 = pd.DataFrame({'Column1': ['A', 'B', 'C'],
                    'Value1': [1, 2, 3]})

# Создание DataFrame df2
df2 = pd.DataFrame({'Column2': ['D', 'E', 'F'],
                    'Value2': [4, 5, 6]})

# Объединение DataFrame по столбцам
concatenated_df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

print(concatenated_df)

Результат выполнения кода:

  Column1  Value1 Column2  Value2
0       A       1       D       4
1       B       2       E       5
2       C       3       F       6

Метод concat() просто объединяет DataFrame по столбцам, без каких-либо правил объединения.

2.3. Метод join()

Метод join() позволяет объединять DataFrame по индексам. Для примера, представим у нас есть два DataFrame: df1 и df2.

import pandas as pd

# Создание DataFrame df1
df1 = pd.DataFrame({'Value1': [1, 2, 3]},
                   index=['A', 'B', 'C'])

# Создание DataFrame df2
df2 = pd.DataFrame({'Value2': [4, 5, 6]},
                   index=['B', 'C', 'D'])

# Объединение DataFrame по индексам
joined_df = df1.join(df2)

print(joined_df)

Результат выполнения кода:

   Value1  Value2
A       1     NaN
B       2     4.0
C       3     5.0

Метод join() объединяет DataFrame по их индексам и заполняет отсутствующие значения NaN.

3. Заключение

Python и библиотека pandas предоставляют мощные инструменты для объединения DataFrame. Методы merge(), concat() и join() предлагают различные способы объединения данных из разных источников. Выберите метод, который лучше всего подходит для вашей задачи и примените его для эффективного объединения данных.