Python анализ данных с Pandas. Join, merge, concat в Pandas

Join, merge и concat - это три основных метода для объединения данных в Pandas.

Метод join используется для объединения двух наборов данных на основе индексов или столбцов. Этот метод работает подобно операции объединения в SQL. Для использования метода join, необходимо вызвать его на одном наборе данных и передать в качестве аргумента другой набор данных, с которым нужно объединить. Метод join выполняет объединение по индексам по умолчанию, но также можно указать столбец или несколько столбцов, по которым будет выполняться объединение.

Пример использования метода join:

import pandas as pd

# Создаем два набора данных
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# Объединяем наборы данных по индексам

Метод merge используется для объединения двух наборов данных на основе общих столбцов или индексов. Он позволяет настраивать тип объединения (внутреннее, внешнее, левое или правое) и определять столбцы, по которым выполняется объединение. Для использования метода merge, необходимо вызвать его на одном наборе данных и передать в качестве аргумента другой набор данных, с которым нужно объединить.

Пример использования метода merge:

import pandas as pd

# Создаем два набора данных
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C'], 'value': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'D'], 'value': [4, 5, 6]})

# Объединяем наборы данных по столбцу key

Метод concat используется для объединения двух или более наборов данных по заданной оси (строкам или столбцам). По умолчанию, для объединения используется ось строк. Для использования метода concat, нужно передать в качестве аргументов наборы данных, которые нужно объединить, и указать ось, по которой выполняется объединение.

Пример использования метода concat:

import pandas as pd

# Создаем два набора данных
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

# Объединяем наборы данных по оси строк

В результате, методы join, merge и concat позволяют удобно объединять и комбинировать наборы данных в Pandas, что часто используется для работы с большими и сложными данными.

[bim-manager]

Очень доходчиво объясняете, лучше чем на различных платных курсах. Подписался!

[dzljoxm]

Вот спасибо! никак не могла найти информацию как правильно соединить таблицу над таблицей(вниз). Спасибо огромное! по вашему видео все получилось как хотела)))

[Sultan]

Создай пожалуйста шахматы, фигуры как они ходят, атакуют и тд. Благодарю за ролик. Роста и развития

[Arti_Intelligence]

круто объясняешь, лучше чем Гикбрейнс

[uproger]

пишите в комментариях какие темы еще интересны

[paulthehuman]

Есть два разных меня - до этого видео и после