Как мне объединить фреймы данных Panda?
Как мне объединить фреймы данных Panda?

Видео: Как мне объединить фреймы данных Panda?

Видео: Как мне объединить фреймы данных Panda?
Видео: Объединение данных, метод merge | Аналитик данных | karpov.courses 2024, Ноябрь
Anonim

Чтобы присоединиться к этим DataFrames , панды предоставляет несколько функций, таких как concat (), слить (), join () и т. д. В этом разделе вы попрактикуетесь в использовании слить () функция панды . Вы можете заметить, что DataFrames есть сейчас слился в один DataFrame на основе общих значений, присутствующих в столбце id обоих DataFrames.

Имея это в виду, как вы комбинируете фреймы данных?

Укажите присоединиться введите команду «как». Левый присоединиться , или слева слить , сохраняет каждую строку слева фрейм данных . Результат слева- присоединиться или слева- слить из двух фреймы данных в пандах. Строки слева фрейм данных которые не имеют соответствующих присоединиться ценность в праве фрейм данных остаются со значениями NaN.

Кроме того, как добавить фрейм данных к другому фрейму данных в Python? Фрейм данных Pandas . добавить () используется для добавить ряды других фрейм данных до конца данного фрейм данных , возвращая новый фрейм данных объект. Столбцы не в оригинале фреймы данных добавляются как новые столбцы, а новые ячейки заполняются значением NaN. ignore_index: если True, не использовать индексные метки.

Принимая это во внимание, в чем разница между объединением и объединением в пандах?

DataFrame. присоединиться () как удобный способ доступа к возможностям панды . присоединиться (df2) всегда присоединяется через индекс df2, но df1. слить (df2) может присоединиться в один или несколько столбцов df2 (по умолчанию) или в индекс df2 (с right_index = True).

NaN - это панда?

Обнаружить NaN ценности панды использует либо. isna () или. нулевой(). В NaN ценности унаследованы от того факта, что панды построен на основе numpy, в то время как имена двух функций происходят от DataFrames R, структура и функциональность которых панды пытался имитировать.

Рекомендуемые: