Как объединить два датафрейма Python? 🐍✨

Как объединить два датафрейма в Python?

Для объединения двух датафреймов в Python вы можете использовать функцию merge из библиотеки pandas. Вот пример использования:

import pandas as pd

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

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

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

print(merged_df)

В этом примере мы создаем два датафрейма df1 и df2, а затем объединяем их по столбцу 'A' с помощью функции merge. В результате получаем новый датафрейм merged_df, в котором каждый столбец из исходных датафреймов сохраняется, а строки совпадают по значениям столбца 'A'.

Это основной способ объединения двух датафреймов в Python с использованием библиотеки pandas. Он позволяет объединять датафреймы по различным столбцам и с разными типами объединения, такими как внутреннее, внешнее, левое и правое объединение.

Как объединить два датафрейма в Python

Добро пожаловать в мир объединения данных в Python! В этой статье мы разберем, как объединить два датафрейма с помощью различных методов доступных в библиотеке pandas.

1. Метод merge()

Метод merge() позволяет объединить два датафрейма с использованием общего столбца или нескольких столбцов в качестве ключа объединения. Этот метод выполняет объединение аналогично SQL JOIN операции.

Ниже приведен пример кода, демонстрирующий использование метода merge():

import pandas as pd

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

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

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

# Вывод объединенного датафрейма
print(merged_df)
    

В результате выполнения кода мы получим следующий объединенный датафрейм:

  Key  Value1  Value2
0   B       2       5
1   D       4       6
    

2. Метод join()

Метод join() позволяет объединить два датафрейма с помощью индекса или столбца. При использовании метода join(), датафреймы объединяются на основе их индексов.

Для демонстрации метода join() рассмотрим следующий пример:

import pandas as pd

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

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

# Объединение датафреймов по индексу
joined_df = df1.join(df2)

# Вывод объединенного датафрейма
print(joined_df)
    

В результате выполнения кода мы получим следующий объединенный датафрейм:

   Value1  Value2
A       1     NaN
B       2     5.0
C       3     NaN
D       4     6.0
    

3. Метод concat()

Метод concat() позволяет объединить два датафрейма вдоль оси, определяющей строки или столбцы. Значение по умолчанию для параметра axis равно 0, что означает объединение по строкам.

Вот пример кода, демонстрирующий использование метода concat():

import pandas as pd

# Создание первого датафрейма
df1 = pd.DataFrame({'Value1': [1, 2, 3, 4]})

# Создание второго датафрейма
df2 = pd.DataFrame({'Value2': [5, 6, 7, 8]})

# Объединение датафреймов по оси строк
concatenated_df = pd.concat([df1, df2], axis=0)

# Вывод объединенного датафрейма
print(concatenated_df)
    

В результате выполнения кода мы получим следующий объединенный датафрейм:

   Value1  Value2
0       1     NaN
1       2     NaN
2       3     NaN
3       4     NaN
0     NaN     5.0
1     NaN     6.0
2     NaN     7.0
3     NaN     8.0
    

4. Метод merge()

Если вам нужно объединить два датафрейма по значению индекса, вы можете использовать метод merge() с параметром left_index или right_index, в зависимости от конкретных требований.

Вот пример кода, демонстрирующий объединение датафреймов по индексу с помощью метода merge():

import pandas as pd

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

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

# Объединение датафреймов по индексу
merged_df = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)

# Вывод объединенного датафрейма
print(merged_df)
    

В результате выполнения кода мы получим следующий объединенный датафрейм:

   Value_x  Value_y
B        2        5
D        4        6
    

Заключение

Теперь вы знаете, как объединить два датафрейма в Python при помощи различных методов библиотеки pandas. Мы рассмотрели методы merge(), join(), concat(), а также объединение по индексу. Используйте эти методы в соответствии с вашими требованиями и по мере необходимости применяйте разные методы для получения желаемого результата.