Слияние и конкатенация наборов данных в pandas

Эти операции позволяют объединять данные из разных источников, что является важной задачей при анализе и обработке информации. В этой статье мы рассмотрим методы merge() и concat() библиотеки pandas и приведем примеры их использования.

Конкатенация наборов данных

Метод concat() используется для конкатенации (объединения) двух или более объектов pandas вдоль заданной оси. Он позволяет объединять DataFrame'ы как по строкам, так и по столбцам. Вот примеры кода:

import pandas as pd

# Пример конкатенации по строкам
result = pd.concat([october_df, november_df, december_df], axis=0)

# Пример конкатенации по столбцам
result = pd.concat([features_1to5_df, features_6to10_df, features_11to15_df], axis=1)

В первом примере мы объединяем три DataFrame'а (october_df, november_df, december_df) по строкам, указывая axis=0. Во втором примере мы объединяем три DataFrame'а по столбцам, указывая axis=1

Слияние наборов данных

Метод merge() используется для слияния DataFrame'ов на основе общих столбцов или индексов. Он позволяет объединять данные из разных DataFrame'ов по заданным ключам. Вот пример кода:

import pandas as pd

# Пример слияния
result = pd.merge(left_df, right_df, how='inner', on='key_column')

В этом примере мы объединяем два DataFrame'а (left_df и right_df) по столбцу 'key_column', используя внутреннее соединение (how='inner'). Метод merge() поддерживает различные типы соединений, такие как 'inner', 'left', 'right' и 'outer'.

Заключение

Библиотека pandas предоставляет удобные методы concat() и merge() для слияния и конкатенации наборов данных. Метод concat() позволяет объединять DataFrame'ы по строкам или столбцам, а метод merge() - объединять DataFrame'ы на основе общих столбцов или индексов. Эти операции являются фундаментальными при работе с данными и позволяют эффективно комбинировать информацию из разных источников.

Используя pandas, вы можете легко манипулировать и анализировать данные, применяя различные техники слияния и конкатенации. Это делает pandas незаменимым инструментом для специалистов по обработке данных и аналитиков.

Nerd IT 🌀 ML, DS, ANN, GPT

Привет! Меня зовут Семён, я работаю в сфере ML и аналитики данных и пишу в блог nerdit.ru статьи о своем опыте и том, что может пригодиться начинающим в начале их пути изучения больших данных.

Telegram