0Pricing
Learn AI with Python · Урок

Объединение данных в Python

Объединение нескольких наборов данных

«Объединение данных в Python» — бесплатный урок Learn AI with Python на CoddyKit. Это урок 4 из 5. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения Learn AI with Python, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс Learn AI with Python содержит 5 уроков всего.

Объединение данных в Пайтоне

Объединение данных в Пайтоне

В анализе данных объединение наборов данных — распространённая задача. Пайтон предоставляет мощные инструменты для эффективного слияния, соединения и объединения наборов данных. В этом уроке рассматриваются основные методы объединения данных в Пайтоне.

Объединение данных в Python — иллюстрация 1

Конкатенация

Конкатенация

Конкатенация объединяет наборы данных, располагая их друг под другом или рядом по строкам или столбцам. Для этого используется функция pd.concat().

Пример:

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])

Объединение DataFrames

Объединение DataFrames

Объединение объединяет наборы данных на основе общих столбцов или индексов. Используйте pd.merge(), чтобы объединить DataFrames.

Пример:

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')

Типы соединений

Типы соединений

Функция merge() поддерживает разные типы соединений:

  • Внутреннее соединение: возвращает строки с совпадающими ключами в обоих DataFrames.
  • Внешнее соединение: возвращает все строки, заполняя пропущенные значения значением NaN.
  • Левое соединение: сохраняет все строки из левого DataFrame.
  • Правое соединение: сохраняет все строки из правого DataFrame.

Объединение по нескольким ключам

Объединение по нескольким ключам

Вы можете объединить DataFrames по нескольким ключам, передав список имен столбцов параметру on.

Пример:

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

Объединение по столбцам

Объединение по столбцам

Вы можете объединить DataFrames рядом друг с другом, то есть по столбцам, используя axis=1.

Пример:

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

Объединение перекрывающихся данных

Объединение перекрывающихся данных

Метод combine_first() объединяет перекрывающиеся данные, заполняя пропущенные значения из другого DataFrame.

Пример:

df1.combine_first(df2)

Итоги

Итоги

В этом уроке Вы узнали о:

  • Конкатенации: объединении DataFrames с помощью pd.concat().
  • Слиянии: объединении DataFrames на основе общих ключей с помощью pd.merge().
  • Типах соединений: внутренних, внешних, левых и правых соединениях.
  • Объединении перекрывающихся данных: использовании combine_first().

Поздравляем!

Поздравляем!

Вы завершили урок об объединении данных в Пайтоне. Переходите к следующему уроку, чтобы узнать об извлечении признаков из данных.

Объединение данных в Python — иллюстрация 10

Часто задаваемые вопросы

Урок «Объединение данных в Python» бесплатный?

Да — полный текст урока «Объединение данных в Python» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс Learn AI with Python, подпишись на CoddyKit PRO. Курс Learn AI with Python содержит 5 уроков всего.

Чему я научусь в уроке «Объединение данных в Python»?

Объединение нескольких наборов данных Ты практикуешь Learn AI with Python с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.

Нужен ли мне опыт, чтобы начать Learn AI with Python?

Предыдущий опыт не требуется. Learn AI with Python на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 4 из 5.

Сколько времени занимает урок «Объединение данных в Python»?

Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.

Можно ли писать и запускать код в этом уроке Learn AI with Python?

Да. Каждый урок Learn AI with Python включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.

Все уроки этого курса

  1. Типы данных
  2. Обработка пропущенных данных
  3. Нормализация данных
  4. Объединение данных в Python
  5. Извлечение признаков из данных
← Назад к Learn AI with Python