Penggabungan Data dalam Python
Menggabungkan beberapa set data.
Penggabungan Data dalam Python ialah pelajaran Python Academy percuma di CoddyKit. Ini ialah pelajaran 4 daripada 5. Anda boleh membaca keseluruhan pelajaran di bawah secara percuma — kemudian berlatih secara praktikal dalam pelayar menggunakan penyunting kod terbina dalam dan tutor kecerdasan buatan 24/7. Pelajaran ini merupakan sebahagian daripada laluan pembelajaran Python Academy, dan kemajuan anda disegerakkan merentas web serta aplikasi CoddyKit. Kursus Python Academy merangkumi sejumlah 5 pelajaran.
Cantuman Data dalam Python
Dalam analisis data, menggabungkan set data ialah tugas yang lazim. Python menyediakan alat berkuasa dalam Pandas untuk mencantum, menyertai dan menggabungkan set data dengan cekap. Pelajaran ini merangkumi teknik utama untuk mencantumkan data dalam Python.
Penggabungan
Penggabungan menggabungkan set data dengan menyusunnya mengikut baris atau lajur. Gunakan fungsi pd.concat() untuk tujuan ini.
Contoh:
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])Mencantumkan DataFrames
Cantuman menggabungkan set data berdasarkan lajur atau indeks yang sama. Gunakan pd.merge() untuk mencantumkan DataFrames.
Contoh:
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')Jenis Cantuman
Fungsi merge() menyokong pelbagai jenis cantuman:
- Cantuman Dalam: Mengembalikan baris dengan kunci yang sepadan dalam kedua-dua DataFrames.
- Cantuman Luaran: Mengembalikan semua baris dan mengisi nilai yang hilang dengan NaN.
- Cantuman Kiri: Mengekalkan semua baris daripada DataFrame di sebelah kiri.
- Cantuman Kanan: Mengekalkan semua baris daripada DataFrame di sebelah kanan.
Mencantumkan Berdasarkan Berbilang Kunci
Anda boleh mencantumkan DataFrames menggunakan berbilang kunci dengan memberikan senarai nama lajur kepada parameter on.
Contoh:
pd.merge(df1, df2, on=['Key1', 'Key2'])Menggabungkan Mengikut Lajur
Anda boleh menggabungkan DataFrames secara bersebelahan (mengikut lajur) menggunakan axis=1.
Contoh:
df = pd.concat([df1, df2], axis=1)Menggabungkan Data Bertindih
Kaedah combine_first() menggabungkan data yang bertindih dengan mengisi nilai yang hilang daripada DataFrame lain.
Contoh:
df1.combine_first(df2)Ringkasan
Dalam pelajaran ini, Anda telah mempelajari:
- Penggabungan: Menyusun DataFrames menggunakan
pd.concat(). - Cantuman: Menggabungkan DataFrames berdasarkan kunci yang sama menggunakan
pd.merge(). - Jenis Cantuman: Cantuman dalam, luaran, kiri dan kanan.
- Menggabungkan Data Bertindih: Menggunakan
combine_first().
Tahniah!
Anda telah melengkapkan pelajaran tentang Cantuman Data dalam Python. Teruskan ke pelajaran seterusnya untuk mempelajari tentang Pengekstrakan Ciri daripada Data.
Pelajari Python dengan tutor kecerdasan buatan — percuma
Tulis dan jalankan kod sebenar dalam pelayar anda, dapatkan bantuan segera daripada tutor kecerdasan buatan yang tersedia 24/7, dan sambung semula dari tempat anda berhenti di web atau dalam aplikasi.
- Kursus
- 76
- Pelajaran
- 320
Soalan Lazim
Adakah pelajaran “Penggabungan Data dalam Python” percuma?
Ya — teks penuh “Penggabungan Data dalam Python” boleh dibaca secara percuma di web ini. Untuk berlatih secara interaktif menggunakan penyunting kod terbina dalam dan tutor kecerdasan buatan 24/7, serta membuka kunci baki kursus Python Academy, tingkat taraf kepada CoddyKit PRO. Kursus Python Academy merangkumi sejumlah 5 pelajaran.
Apakah yang akan saya pelajari dalam “Penggabungan Data dalam Python”?
Menggabungkan beberapa set data. Anda berlatih Python Academy menggunakan kod praktikal yang dijalankan terus dalam pelayar, manakala tutor kecerdasan buatan 24/7 menjawab soalan anda semasa anda mengikuti pelajaran.
Adakah saya memerlukan pengalaman untuk memulakan Python Academy?
Tiada pengalaman terdahulu diperlukan. Pembelajaran Python Academy di CoddyKit disusun untuk pelajar daripada peringkat pemula hingga lanjutan, jadi anda boleh bermula di sini atau dari awal dan belajar mengikut kadar anda sendiri. Ini ialah pelajaran 4 daripada 5.
Berapa lamakah pelajaran “Penggabungan Data dalam Python” diambil?
Kebanyakan pelajaran CoddyKit mengambil masa kira-kira 5–10 minit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi anda boleh membuat kemajuan secara berterusan dan menyambung tepat dari tempat anda berhenti di web atau aplikasi.
Bolehkah saya menulis dan menjalankan kod dalam pelajaran Python Academy ini?
Ya. Setiap pelajaran Python Academy menyertakan penyunting kod terbina dalam, jadi anda boleh menulis dan menjalankan kod sebenar terus dalam pelayar serta menerima maklum balas kecerdasan buatan serta-merta — tanpa memerlukan persediaan setempat.
Semua pelajaran dalam kursus ini
- Jenis Data
- Mengendalikan Data yang Hilang
- Penormalan Data
- Penggabungan Data dalam Python
- Pengekstrakan Ciri daripada Data