Daten in Python zusammenführen

In der Datenanalyse ist das Zusammenführen von Datensätzen eine häufige Aufgabe. Python bietet in Pandas leistungsfähige Werkzeuge, um Datensätze effizient zusammenzuführen, zu verknüpfen und zu verbinden. Diese Lektion behandelt wichtige Techniken zum Zusammenführen von Daten in Python.

Konkatenation

Konkatenation fügt Datensätze zusammen, indem sie zeilen- oder spaltenweise aneinandergehängt werden. Verwenden Sie dafür die Funktion pd.concat().

Beispiel:

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])

DataFrames zusammenführen

Merge führt Datensätze anhand gemeinsamer Spalten oder Indizes zusammen. Verwenden Sie pd.merge(), um DataFrames zusammenzuführen.

Beispiel:

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')

Join-Typen

Die Funktion merge() unterstützt verschiedene Join-Typen:

• Inner Join: Gibt Zeilen mit übereinstimmenden Schlüsseln in beiden DataFrames zurück.
• Outer Join: Gibt alle Zeilen zurück und füllt fehlende Werte mit NaN auf.
• Left Join: Behält alle Zeilen aus dem linken DataFrame bei.
• Right Join: Behält alle Zeilen aus dem rechten DataFrame bei.

Zusammenführen über mehrere Schlüssel

Sie können DataFrames anhand mehrerer Schlüssel zusammenführen, indem Sie eine Liste mit Spaltennamen an den Parameter on übergeben.

Beispiel:

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

Entlang von Spalten verbinden

Sie können DataFrames mithilfe von axis=1 nebeneinander, also spaltenweise, verbinden.

Beispiel:

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

Überlappende Daten kombinieren

Die Methode combine_first() kombiniert überlappende Daten und füllt fehlende Werte aus einem anderen DataFrame auf.

Beispiel:

df1.combine_first(df2)

Zusammenfassung

In dieser Lektion haben Sie Folgendes gelernt:

• Konkatenation: DataFrames mit pd.concat() aneinanderhängen.
• Zusammenführen: DataFrames anhand gemeinsamer Schlüssel mit pd.merge() kombinieren.
• Join-Typen: Inner, Outer, Left und Right Join.
• Überlappende Daten kombinieren: combine_first() verwenden.

Glückwunsch!

Sie haben die Lektion zum Zusammenführen von Daten in Python abgeschlossen. Fahren Sie mit der nächsten Lektion fort, um die Merkmalsextraktion aus Daten kennenzulernen.