Os pandas combinam quadros de dados
Como combinar dados de dados em pandas
Vários métodos podem ser usados para combinar dois ou mais quadros de dados. Discutiremos alguns deles nos seguintes exemplos.
Exemplo 1: Combinando dois pandas de dados de dados usando a função Merge ()
Começamos este exemplo criando dois quadros de dados simples e nomeando -os "df1" e "df2". Para criar os quadros de dados, temos que importar o módulo Pandas primeiro para usar suas funcionalidades. O Pd.DataFrame é usado para criar nossos quadros de dados.
Para criar nossos quadros de dados, passamos os dicionários dentro do PD.Dataframe () e atribui os quadros de dados às variáveis "df1" e "df2".
Em nosso quadro de dados "DF1", temos duas colunas - "Pessoa" e "ID" - que armazenam os nomes das pessoas e números de identificação dessas pessoas, respectivamente, respectivamente.
Em nosso segundo quadro de dados "DF2", também existem duas colunas - "ID" e "Salário" - que armazenam os números de ID e salários de indivíduos de indivíduos. Vamos usar a função Merge () para ingressar nesses dados de dados. Dê uma olhada rápida em todas as opções que esse método pode aceitar antes de continuar:
Sintaxe
Exceto pelos parâmetros à direita e à esquerda, a maioria desses parâmetros tem valores padrão. Os nomes dos quadros de dados que combinamos estão contidos nesses dois parâmetros. Um novo DataFrame é retornado pela própria função, que salvamos na variável "Merge_DF".
Como o ID da coluna em ambos os quadros de dados "DF1" e "DF2" tem o mesmo rótulo, o método Merge () combina automaticamente os dois quadros de dados com base nessa chave. Especificamos os parâmetros esquerd_on = ”Nome da coluna esquerda” e direito_on = ”Nome da coluna direita” para especificar as chaves explicitamente para nossos quadros de dados se não houver coluna com o mesmo nome de coluna em ambos os dados de dados. Vamos imprimir nossa nova função combinada de dados com a função print ().
Como você pode ver, o DF mesclado contém apenas 4 linhas, enquanto o original do DF2 contém 5 linhas. Isso ocorre porque um novo DataFrame é criado cruzando os quadros de dados direito e esquerdo quando o valor padrão do "como" como o parâmetro é definido como "interno" dentro do PD.função mescle (). Portanto, o quadro de dados combinado não conteria um ID que está faltando em uma das mesas.
Se as linhas direita e esquerda foram trocadas, isso ainda é verdade:
A saída é a mesma.
Mas o ID "005" ainda não faz parte dos quadros de dados combinados. Embora nenhuma das linhas se cruze, pode haver situações em que queremos incluir os dados de ambos.
Podemos definir o parâmetro "como" como "certo" dentro da função Merge ().
A função inclui todos os elementos do quadro de dados corretos "DF2" e DataFrame esquerdo "DF1" usando uma junção direita. Se as linhas estavam ausentes no DataFrame "DF1", usamos o How = "Left".
Exemplo 2: Combinando dois pandas de dados de dados usando a função junção ()
JON. Portanto, pode ser usado no quadro de dados como um método estático. Vamos primeiro criar dois amostras de dados de dados DF1 e DF2 para que possamos combiná -los ou mesclar usando a função de junção ().
Para ver o conteúdo de ambos os quadros de dados, vamos imprimi -los um por um.
Agora, imprima o segundo quadro de dados "DF2".
Como criamos nossos quadros de dados, observe a sintaxe da função junção ():
Sintaxe
Nosso DataFrame esquerdo "DF1" é aquele em que chamamos a função de junção (). Nosso DataFrame correto "DF2" é o do parâmetro "outro" dentro da função junção (). O parâmetro "como" aceita um dos parâmetros de manuseio (esquerda, direita, externa ou interna), enquanto o parâmetro "IS" por padrão é definido para a esquerda. O parâmetro "on" pode aceitar um ou mais argumentos (lista de chaves) para especificar a chave correspondente.
Agora, nos juntamos ao DF2 com DF1.
Como pode ser visto, temos os quadros de dados "DF1" e "DF2" usando a função junção (). A saída da função junção () pode ser modificada usando os diferentes parâmetros e especificando os diferentes argumentos para eles.
Exemplo 3: Combinando dois pandas de dados de dados usando a função concat ()
Comparado ao Merge () e JONCE (), a concatenação é um pouco mais flexível porque nos permite mesclar os quadros de dados horizontalmente (em termos de coluna) ou verticalmente (em termos de linha). A principal desvantagem é que os dados são eliminados ou descartados se os rótulos da coluna não corresponderem ou não existirem em ambos os dados de dados. A sintaxe da função é a seguinte:
Sintaxe
Parâmetros
- objs: A lista de objetos de dataframe ([dataframe1, dataframe2,…]) que será concatenado.
- eixo: Ele determina a ordem da concatenação, em termos de coluna, se especificada para 1 e em termos de linha, se especificado para 0.
- juntar: Pode ser especificado como "externo" para união e "interno" para o cruzamento.
- ignore_index: Isso pode resultar em valores de índice duplicados porque "ignorar o índice" é por padrão false, o que mantém os valores do índice os dados de dados originais. Se verdadeiro, ele re-assina o índice em ordem seqüencial enquanto ignora os valores originais.
- chaves: Podemos criar um índice hierárquico usando chaves. Considere-o como um nível adicional do índice externo que ajuda na identificação de índices ao duplicar. Agora, vamos criar nosso quadro de dados com os mesmos rótulos e tipos de dados da coluna.
Vamos imprimir nossos quadros de dados "DF1" e "DF2" para ver seu conteúdo.
Temos duas colunas em "DF1". Agora, "DF2" deve ter duas colunas com os mesmos nomes.
O DataFrame "DF2" também consiste em colunas de "nome" e "idade" com os mesmos tipos de dados que as colunas do quadro de dados "DF1".
Agora, passamos pelo DF1 e DF2 no parâmetro OBJS como uma lista ([DF1, DF2]) para combiná-los em termos de linha. E então, atribuímos o novo quadro de dados mesclado à variável "mesclada".
Como pode ser visto, os dados de "DF2" são fundidos com "DF1". No entanto, observe os índices no lado esquerdo de cada linha. Os números 0, 1 e 2 continuam repetindo. Definimos o argumento ignore_index como True para obter os valores de índice distintos.
O valor do eixo deve ser alterado do valor padrão de 0 a 1 para combinar o "DF1" e o "DF2" em termos de coluna.
Você observará que ele difere da Merge () que corresponde a dois quadros de dados em uma chave.
Também existem outros métodos em pandas como append () e combin_first () e update () para combinar dois quadros de dados.
Conclusão
Neste tutorial, vimos que a combinação dos quadros de dados nos permite criar um quadro de dados alterando a fonte de dados original e gerar um novo DataFrame sem alterar a fonte de dados. Vimos a sintaxe das funções usadas para mesclar os quadros de dados. Tentamos ensinar a você como você pode combinar duas funções de dados do Pandas usando as funções de junção (), Merge () e Concat (). Agora, você poderá combinar o DataFrame () e atribuir o DataFrame por si mesmo usando essas funções.