การรวมข้อมูลใน Python
การรวมชุดข้อมูลหลายชุด
การรวมข้อมูลใน Python เป็นบทเรียน Python For Kids ฟรีบน CoddyKit นี่คือบทเรียนที่ 4 จากทั้งหมด 5 บทเรียน คุณสามารถอ่านบทเรียนทั้งหมดด้านล่างฟรี — จากนั้นลองปฏิบัติด้วยตัวคุณเองในเบราว์เซอร์พร้อมตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 บทเรียนนี้เป็นส่วนหนึ่งของเส้นทางการเรียน Python For Kids และความก้าวหน้าของคุณจะซิงค์ข้ามเว็บและแอป CoddyKit คอร์ส Python For Kids มีบทเรียนทั้งหมด 5 บทเรียน
การรวมข้อมูลใน Python
ในการวิเคราะห์ข้อมูล การรวมชุดข้อมูลเป็นงานที่พบได้บ่อย Python มีเครื่องมืออันทรงพลังใน Pandas สำหรับผสาน เชื่อม และต่อชุดข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ บทเรียนนี้ครอบคลุมเทคนิคสำคัญสำหรับการรวมข้อมูลใน Python
การต่อข้อมูล
การต่อข้อมูล คือการรวมชุดข้อมูลด้วยการนำมาต่อกันตามแถวหรือคอลัมน์ ใช้ฟังก์ชัน pd.concat() สำหรับการดำเนินการนี้
ตัวอย่าง:
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])การผสาน DataFrames
การผสานจะรวมชุดข้อมูลโดยอาศัยคอลัมน์หรือดัชนีที่มีร่วมกัน ใช้ pd.merge() เพื่อผสาน DataFrames
ตัวอย่าง:
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')ชนิดของการเชื่อมตาราง
ฟังก์ชัน merge() รองรับการเชื่อมตารางหลายชนิด:
- การเชื่อมตารางภายใน: ส่งคืนแถวที่มีคีย์ตรงกันใน DataFrames ทั้งสองชุด
- การเชื่อมตารางภายนอก: ส่งคืนทุกแถว โดยเติมค่าที่หายไปด้วย NaN
- การเชื่อมตารางด้านซ้าย: คงแถวทั้งหมดจาก DataFrame ด้านซ้ายไว้
- การเชื่อมตารางด้านขวา: คงแถวทั้งหมดจาก DataFrame ด้านขวาไว้
การรวมโดยใช้คีย์หลายรายการ
คุณสามารถรวม DataFrames โดยใช้คีย์หลายรายการได้ โดยส่งลิสต์ชื่อคอลัมน์ไปยังพารามิเตอร์ on
ตัวอย่าง:
pd.merge(df1, df2, on=['Key1', 'Key2'])การต่อข้อมูลตามคอลัมน์
คุณสามารถต่อ DataFrames เคียงข้างกัน (ตามคอลัมน์) โดยใช้ axis=1
ตัวอย่าง:
df = pd.concat([df1, df2], axis=1)การรวมข้อมูลที่ซ้อนทับกัน
เมธอด combine_first() จะรวมข้อมูลที่ซ้อนทับกัน โดยเติมค่าที่หายไปจาก DataFrame อื่น
ตัวอย่าง:
df1.combine_first(df2)สรุปทบทวน
ในบทเรียนนี้ คุณได้เรียนรู้เกี่ยวกับ:
- การต่อข้อมูล: การนำ DataFrames มาต่อกันโดยใช้
pd.concat() - การผสานข้อมูล: การรวม DataFrames ตามคีย์ร่วมโดยใช้
pd.merge() - ชนิดของการเชื่อมตาราง: การเชื่อมตารางภายใน ภายนอก ด้านซ้าย และด้านขวา
- การรวมข้อมูลที่ซ้อนทับกัน: การใช้
combine_first()
ขอแสดงความยินดี
คุณเรียนจบบทเรียนเรื่องการรวมข้อมูลใน Python แล้ว ไปยังบทเรียนถัดไปเพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับการสกัดคุณลักษณะจากข้อมูล
คำถามที่พบบ่อย
บทเรียน “การรวมข้อมูลใน Python” ฟรีหรือไม่
ใช่ — ข้อความเต็มของ “การรวมข้อมูลใน Python” ฟรีให้อ่านที่นี่บนเว็บ เพื่อปฏิบัติแบบโต้ตอบ (ตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7) และปลดล็อคส่วนที่เหลือของคอร์ส Python For Kids ให้อัปเกรดเป็น CoddyKit PRO คอร์ส Python For Kids มีบทเรียนทั้งหมด 5 บทเรียน
คุณจะเรียนรู้อะไรในบทเรียน “การรวมข้อมูลใน Python”
การรวมชุดข้อมูลหลายชุด คุณปฏิบัติ Python For Kids ด้วยโค้ดที่ใช้งานได้จริงที่คุณเรียกใช้โดยตรงในเบราว์เซอร์ และติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 ตอบคำถามของคุณขณะที่คุณไปผ่านบทเรียน
คุณต้องมีประสบการณ์ก่อนที่จะเริ่มเรียน Python For Kids หรือไม่
ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์มาก่อน Python For Kids บน CoddyKit ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นไปจนถึงผู้เรียนขั้นสูง คุณสามารถเริ่มต้นที่นี่หรือเริ่มจากตัวแรกและเรียนด้วยความเร็วของคุณเอง นี่คือบทเรียนที่ 4 จากทั้งหมด 5 บทเรียน
บทเรียน “การรวมข้อมูลใน Python” ใช้เวลานานแค่ไหน
บทเรียน CoddyKit ส่วนใหญ่ใช้เวลาประมาณ 5–10 นาที แต่ละบทเรียนจึงสั้นและเป็นแบบโต้ตอบ คุณสามารถก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องและกลับมาเรียนต่อจากตรงที่เพิ่งหยุดบนเว็บและแอปได้เลย
ฉันเขียนและรันโค้ดในบทเรียน Python For Kids นี้ได้ไหม
ได้ บทเรียน Python For Kids ทุกบทมีตัวแก้ไขโค้ดในตัว คุณจึงเขียนและรันโค้ดจริงได้เลยในเบราว์เซอร์ และได้รับข้อเสนอแนะจาก AI ในทันที — ไม่ต้องติดตั้งในเครื่องของคุณ
บทเรียนทั้งหมดในหลักสูตรนี้
- ประเภทของข้อมูล
- การจัดการข้อมูลที่หายไป
- การทำข้อมูลให้เป็นมาตรฐาน
- การรวมข้อมูลใน Python
- การสกัดคุณลักษณะจากข้อมูล