Unione dei dati in Python
Combinazione di più dataset.
Unione dei dati in Python è una lezione Python Academy gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 4 di 5. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento Python Academy, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso Python Academy include 5 lezioni in totale.
Unione dei dati in Python
Unione dei dati in Python
Nell'analisi dei dati, combinare i dataset è un'attività comune. Python offre strumenti potenti in Pandas per eseguire merge, join e concatenazioni dei dataset in modo efficiente. In questa lezione vengono illustrate le tecniche principali per unire i dati in Python.
Concatenazione
Concatenazione
La concatenazione combina i dataset impilandoli lungo le righe o le colonne. A questo scopo, utilizzi la funzione pd.concat().
Esempio:
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])Unione dei DataFrame
Unione dei DataFrame
Il merge combina i dataset in base a colonne o indici comuni. Utilizzi pd.merge() per unire i DataFrame.
Esempio:
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')Tipi di join
Tipi di join
La funzione merge() supporta diversi tipi di join:
- Inner join: restituisce le righe con chiavi corrispondenti in entrambi i DataFrame.
- Outer join: restituisce tutte le righe, sostituendo i valori mancanti con NaN.
- Left join: mantiene tutte le righe del DataFrame a sinistra.
- Right join: mantiene tutte le righe del DataFrame a destra.
Join su più chiavi
Join su più chiavi
È possibile unire i DataFrame utilizzando più chiavi, passando un elenco di nomi di colonne al parametro on.
Esempio:
pd.merge(df1, df2, on=['Key1', 'Key2'])Concatenazione lungo le colonne
Concatenazione lungo le colonne
È possibile concatenare i DataFrame affiancandoli (colonna per colonna) utilizzando axis=1.
Esempio:
df = pd.concat([df1, df2], axis=1)Combinazione di dati sovrapposti
Combinazione di dati sovrapposti
Il metodo combine_first() combina dati sovrapposti, completando i valori mancanti con quelli di un altro DataFrame.
Esempio:
df1.combine_first(df2)Riepilogo
Riepilogo
In questa lezione ha imparato a conoscere:
- Concatenazione: impilare i DataFrame utilizzando
pd.concat(). - Merge: combinare i DataFrame in base a chiavi comuni utilizzando
pd.merge(). - Tipi di join: inner, outer, left e right join.
- Combinazione di dati sovrapposti: utilizzare
combine_first().
Congratulazioni!
Congratulazioni!
Ha completato la lezione sull'unione dei dati in Python. Prosegua con la lezione successiva per imparare a estrarre feature dai dati.
Domande Frequenti
La lezione «Unione dei dati in Python» è gratuita?
Sì — il testo completo di «Unione dei dati in Python» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso Python Academy, passa a CoddyKit PRO. Il corso Python Academy include 5 lezioni in totale.
Cosa imparerò in «Unione dei dati in Python»?
Combinazione di più dataset. Eserciti Python Academy con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.
Ho bisogno di esperienza per iniziare Python Academy?
Non è richiesta alcuna esperienza precedente. Python Academy su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 4 di 5.
Quanto tempo richiede la lezione «Unione dei dati in Python»?
La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.
Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione Python Academy?
Sì. Ogni lezione Python Academy include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.
Tutte le lezioni di questo corso
- Tipi di dati
- Gestione dei dati mancanti
- Normalizzazione dei dati
- Unione dei dati in Python
- Estrazione delle caratteristiche dai dati