Объединение данных в Python

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

Конкатенация

Конкатенация объединяет наборы данных, размещая их последовательно по строкам или столбцам. Для этого используйте функцию 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 соединяет наборы данных на основе общих столбцов или индексов. Для объединения DataFrames используйте pd.merge().

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

Функция merge() поддерживает разные типы соединений:

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

Соединение по нескольким ключам

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

Пример:

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

Конкатенация 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 пересекающихся данных

Метод combine_first() объединяет пересекающиеся данные, заполняя отсутствующие значения из другого DataFrame.

Пример:

df1.combine_first(df2)

Повторение

В этом уроке Вы узнали о следующем:

• Конкатенация: последовательное объединение DataFrames с помощью pd.concat().
• Объединение: объединение DataFrames на основе общих ключей с помощью pd.merge().
• Типы соединений: внутреннее, внешнее, левое и правое соединения.
• Объединение пересекающихся данных: использование combine_first().

Поздравляем!

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