q Pandas merge() - Fusjonerer to DataFrame-objekter - tipsbilk.net

Pandas merge() – Fusjonerer to DataFrame-objekter

Pandas merge() – Fusjonerer to DataFrame-objekter

Introduksjon

Pandas merge() er en kraftig metode som brukes til å kombinere eller fusjonere to eller flere DataFrame-objekter i Python. Det er et viktig verktøy for dataanalyse og manipulering, og brukes ofte til å slå sammen data fra forskjellige kilder eller for å utføre tabellsammenføyninger.

Denne veiledningen vil gi en omfattende oversikt over Pandas merge() -metoden, inkludert dens syntaks, parametere, alternativer for å håndtere sammenslåinger og vanlige brukssaker.

Syntaks

Den grunnleggende syntaksen til Pandas merge() er:


pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None)

* left: Den første DataFrame som skal slås sammen
* right: Den andre DataFrame som skal slås sammen
* how: Angir typen sammenslåing som skal utføres (inner, outer, left, right)
* on: Kolonnen(e) som skal brukes som sammenslåingsnøkkel(er)
* left_on: Kolonnen(e) fra venstre DataFrame som skal brukes som sammenslåingsnøkkel(er)
* right_on: Kolonnen(e) fra høyre DataFrame som skal brukes som sammenslåingsnøkkel(er)

Typer sammenslåing

* Inner Join: Fusjonerer bare rader som har en felles verdi i sammenslåingsnøkkelen.
* Outer Join: Fusjonerer alle rader fra både venstre og høyre DataFrame, selv om de ikke har en felles verdi i sammenslåingsnøkkelen.
* Left Join: Fusjonerer alle rader fra venstre DataFrame med de samsvarende rader fra høyre DataFrame. Rader i venstre DataFrame uten en samsvarende rad i høyre DataFrame vil bli beholdt, men vil ha manglende verdier i de nye kolonnene.
* Right Join: Lignende som linken join, men fusjonerer alle rader fra høyre DataFrame med de samsvarende rader fra venstre DataFrame. Rader i høyre DataFrame uten en samsvarende rad i venstre DataFrame vil bli beholdt, men vil ha manglende verdier i de nye kolonnene.

  10 topp Microsoft PowerApps-kurs for nybegynnere

Håndtering av manglende verdier

Pandas gir flere alternativer for å håndtere manglende verdier i fusjonerte DataFrame-objekter:

* indicator=True: Legger til en ny kolonne som indikerer om en rad er fra venstre, høyre eller begge DataFrame-objektene.
* suffixes=(«left», «right»): Legger til suffikser til kolonnenavnene i de fusjonerte DataFrame-objektene for å unngå navnekonflikter.
* validate=’one_to_one»: Reiser en feil hvis sammenslåingen resulterer i duplikatrader.

Brukssaker

Noen vanlige brukssaker for Pandas merge() inkluderer:

* Slå sammen data fra forskjellige tabeller: Fusjonering av data fra flere tabeller basert på felles nøkler, for eksempel å slå sammen kunde- og ordretabeller.
* Utføre tabellsammenføyninger: Utføre ulike typer sammenføyninger, for eksempel indre sammenføyninger, ytre sammenføyninger, venstre sammenføyninger og høyre sammenføyninger.
* Flette data basert på flere nøkler: Fusjonering av data basert på flere sammenslåingsnøkler, noe som gjør det mulig å kombinere data fra flere relasjoner.
* Legg til ekstra kolonner til en DataFrame: Fusjonering av en DataFrame med en annen DataFrame som har ekstra kolonner, for å utvide den opprinnelige DataFrame med den ekstra informasjonen.

  Hva er stadier av penetrasjonstesting?

Konklusjon

Pandas merge() er et kraftig verktøy for dataanalyse og manipulering som brukes til å fusjonere to eller flere DataFrame-objekter. Ved å forstå syntaksen, typene sammenslåing og alternativene for å håndtere manglende verdier, kan utviklere bruke Pandas merge() effektivt for å utføre ulike databehandlings- og analyseoppgaver.

Vanlige spørsmål (FAQs)

1. Hva er forskjellen mellom en indre sammenføyning og en ytre sammenføyning?
– En indre sammenføyning fusjonerer bare rader med en felles verdi i sammenslåingsnøkkelen, mens en ytre sammenføyning fusjonerer alle rader fra både venstre og høyre DataFrame-objekter, selv om de ikke har en felles verdi i sammenslåingsnøkkelen.
2. Hvordan kan jeg håndtere manglende verdier i fusjonerte DataFrame-objekter?
– Du kan håndtere manglende verdier ved å bruke parameterne indicator=True, suffixes=(«left», «right») eller validate=’one_to_one».
3. Kan jeg slå sammen data basert på flere sammenslåingsnøkler?
– Ja, du kan slå sammen data basert på flere sammenslåingsnøkler ved å spesifisere en liste med nøkler i on-parameteren.
4. Hvordan kan jeg legge til ekstra kolonner til en DataFrame ved hjelp av sammenslåing?
– Du kan slå sammen en DataFrame med en annen DataFrame som har ekstra kolonner, for å utvide den opprinnelige DataFrame med den ekstra informasjonen.
5. Hva er bruken av parameteren indicator=True?
– Parameteren indicator=True legger til en ny kolonne som indikerer om en rad er fra venstre, høyre eller begge DataFrame-objektene.
6. Hva er fordelene ved å bruke sammenslåing i Pandas?
– Sammenslåing i Pandas gjør det mulig å kombinere data fra forskjellige DataFrame-objekter, noe som forenkler dataanalyse, manipulering og visualisering.
7. Hvordan kan jeg håndtere navnekonflikter i fusjonerte DataFrame-objekter?
– Du kan håndtere navnekonflikter ved å bruke parameteren suffixes=(«left», «right») for å legge til suffikser til kolonnenavnene i de fusjonerte DataFrame-objektene.
8. Hva er noen typiske brukssaker for Pandas merge()?
– Vanlige brukssaker for Pandas merge() inkluderer sammenslåing av data fra forskjellige tabeller, utføring av tabellsammenføyninger og legging til ekstra kolonner til en DataFrame.