Pandas adalah pustaka Python yang banyak digunakan di bidang manipulasi dan analisis data. Ini menyediakan struktur data dan fungsi yang diperlukan untuk bekerja dengan data terstruktur secara mulus. Salah satu dari banyak fitur yang ditawarkannya adalah kemampuan untuk menggabungkan tabel dengan kunci non-unik, yang dapat menjadi persyaratan umum dalam aplikasi praktis. Pada artikel ini, kita akan mendalami solusi untuk masalah ini, menjelajahi penjelasan langkah demi langkah tentang kode yang digunakan untuk menggabungkan objek DataFrame panda dengan kunci non-unik, dan mendiskusikan pustaka dan fungsi yang terlibat dalam proses ini.
Pengantar
Menggabungkan tabel adalah operasi mendasar yang dilakukan dalam manipulasi data dan tugas analisis. Dalam skenario tertentu, kami mungkin diminta untuk menggabungkan tabel dengan kunci yang tidak unik, yang dapat menghadirkan tantangan. Namun, bekerja dengan pustaka Python yang kuat, panda, memungkinkan kita menyelesaikan masalah ini dengan elegan menggunakan fungsionalitasnya yang fleksibel.
Bergabung dengan Pandas DataFrames dengan Kunci Non-Unik
Untuk bergabung dengan DataFrames di panda, kita dapat menggunakan fungsi `merge()`, yang mendukung penggabungan pada kunci non-unik. Namun, penting untuk dipahami bahwa hasil penggabungan kunci non-unik mungkin berbeda dari yang diharapkan, karena dapat mengarah ke produk kartesius, yang berpotensi menghasilkan peningkatan jumlah baris yang signifikan dalam DataFrame yang dihasilkan.
Berikut adalah panduan langkah demi langkah untuk menggunakan fungsi `merge()` untuk menggabungkan DataFrames dengan kunci non-unik:
import pandas as pd
# Create sample DataFrames
df1 = pd.DataFrame({"key": ["A", "B", "A", "C"], "value": [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({"key": ["A", "B", "A", "D"], "value2": [5, 6, 7, 8]})
# Perform the merge operation
result = df1.merge(df2, on="key", how="inner")
Pada contoh di atas, pertama-tama kita mengimpor pustaka panda dan membuat dua sampel DataFrames (df1 dan df2). Kemudian, kami menggunakan fungsi `merge()` untuk menggabungkan DataFrames pada kolom "kunci", yang berisi nilai non-unik (A dan B diulang). Parameter `how` diatur ke "inner", karena kami hanya ingin menyimpan baris yang memiliki kunci yang cocok di kedua DataFrames.
Memahami Fungsi Penggabungan Panda
Fungsi `merge()` dalam panda adalah alat yang sangat andal dan fleksibel untuk melakukan operasi penggabungan tabel. Selain bergabung dengan DataFrames dengan kunci non-unik, ini mendukung berbagai tingkat penyesuaian, memungkinkan Anda untuk memiliki kontrol penuh atas DataFrame yang dihasilkan.
Fungsi `merge()` memiliki beberapa parameter penting seperti:
- meninggalkan dan benar: Ini adalah DataFrames yang akan digabungkan.
- on: Kolom yang harus digunakan untuk bergabung dengan DataFrames. Ini bisa berupa nama kolom tunggal atau daftar nama kolom saat bergabung di banyak kolom.
- bagaimana: Ini mendefinisikan jenis gabungan yang akan dilakukan. Pilihannya termasuk 'kiri', 'kanan', 'luar', dan 'dalam'. Standarnya adalah 'dalam'.
- sufiks: Ini adalah kumpulan sufiks string untuk diterapkan ke kolom yang tumpang tindih. Akhiran default adalah _x untuk DataFrame kiri dan _y untuk DataFrame kanan.
Parameter ini dapat di-tweak sesuai kebutuhan Anda untuk melakukan berbagai jenis operasi gabungan dan menyesuaikan hasilnya.
Fungsi serupa di Panda
Selain fungsi `merge()`, panda juga menawarkan fungsi lain untuk menggabungkan DataFrame dengan berbagai cara, seperti:
- pertemuan(): Fungsi ini digunakan untuk menggabungkan DataFrames sepanjang sumbu tertentu. Anda dapat mengontrol penggabungan dengan menentukan berbagai parameter seperti sumbu, gabungan, dan kunci.
- Ikuti(): Ini adalah metode praktis yang tersedia pada objek DataFrame untuk melakukan operasi gabungan. Ini pada dasarnya adalah pembungkus di sekitar fungsi merge() , dengan DataFrame kiri diasumsikan sebagai pemanggil DataFrame.
Kesimpulannya, dengan menggunakan fungsi pandas `merge()`, Anda dapat dengan mudah menggabungkan DataFrames dengan kunci non-unik. Kumpulan parameter yang kaya tersedia dalam fungsi `merge()` menawarkan kontrol penuh atas proses penggabungan, melayani berbagai persyaratan manipulasi data. Pustaka panda terus menjadi alat yang sangat diperlukan untuk analis data dan menawarkan berbagai fungsi lain untuk menggabungkan dan memanipulasi DataFrames secara efisien.
