دمج البيانات في Python

يُعد جمع مجموعات البيانات مهمة شائعة في تحليل البيانات. توفر Python أدوات قوية في Pandas لدمج مجموعات البيانات وربطها وضمها بكفاءة. يتناول هذا الدرس التقنيات الأساسية لدمج البيانات في Python.

الضم

يجمع الضم مجموعات البيانات من خلال تكديسها على مستوى الصفوف أو الأعمدة. استخدم الدالة pd.concat() لتنفيذ ذلك.

مثال:

import pandas as pd data1 = {'Name': ['Alice'], 'Age': [25]} data2 = {'Name': ['Bob'], 'Age': [30]} df1 = pd.DataFrame(data1) df2 = pd.DataFrame(data2) df = pd.concat([df1, df2])

دمج إطارات البيانات

يجمع الدمج مجموعات البيانات استنادًا إلى أعمدة أو فهارس مشتركة. استخدم pd.merge() لدمج إطارات البيانات.

مثال:

data1 = {'ID': [1, 2], 'Name': ['Alice', 'Bob']} data2 = {'ID': [1, 2], 'Age': [25, 30]} df1 = pd.DataFrame(data1) df2 = pd.DataFrame(data2) df = pd.merge(df1, df2, on='ID')

أنواع عمليات الربط

تدعم الدالة merge() أنواعًا مختلفة من عمليات الربط:

• الربط الداخلي: يعرض الصفوف التي تحتوي على مفاتيح متطابقة في إطاري البيانات كليهما.
• الربط الخارجي: يعرض جميع الصفوف، ويملأ القيم المفقودة بـ NaN.
• الربط الأيسر: يحتفظ بجميع الصفوف من إطار البيانات الأيسر.
• الربط الأيمن: يحتفظ بجميع الصفوف من إطار البيانات الأيمن.

الربط باستخدام مفاتيح متعددة

يمكنك دمج إطارات البيانات باستخدام مفاتيح متعددة، وذلك بتمرير قائمة بأسماء الأعمدة إلى المعامل on.

مثال:

pd.merge(df1, df2, on=['Key1', 'Key2'])

الضم على مستوى الأعمدة

يمكنك ضم إطارات البيانات جنبًا إلى جنب، أي على مستوى الأعمدة، باستخدام axis=1.

مثال:

df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

دمج البيانات المتداخلة

تجمع الدالة combine_first() البيانات المتداخلة، وتملأ القيم المفقودة من إطار بيانات آخر.

مثال:

df1.combine_first(df2)

مراجعة

في هذا الدرس، تعلّمت ما يلي:

• الضم: تكديس إطارات البيانات باستخدام pd.concat().
• الدمج: جمع إطارات البيانات استنادًا إلى مفاتيح مشتركة باستخدام pd.merge().
• أنواع عمليات الربط: الربط الداخلي والخارجي والأيسر والأيمن.
• دمج البيانات المتداخلة: استخدام combine_first().

تهانينا!

لقد أتممت درس دمج البيانات في Python. تابع إلى الدرس التالي لتتعلم عن استخراج السمات من البيانات.