Pandas er et mye brukt Python-bibliotek innen datamanipulering og -analyse. Det gir datastrukturer og funksjoner som trengs for å arbeide sømløst med strukturerte data. En av de mange funksjonene den tilbyr er muligheten til å slå sammen tabeller med ikke-unike nøkler, noe som kan være et vanlig krav i praktiske applikasjoner. I denne artikkelen vil vi dykke ned i løsningen på dette problemet, utforske den trinnvise forklaringen av koden som brukes for å koble sammen pandas DataFrame-objekter med ikke-unike nøkler, og diskutere bibliotekene og funksjonene som er involvert i denne prosessen.
Introduksjon
Sammenføyning av tabeller er en grunnleggende operasjon som utføres i datamanipulasjons- og analyseoppgaver. I visse scenarier kan vi bli pålagt å slå sammen tabeller på en ikke-unik nøkkel, noe som kan by på utfordringer. Å jobbe med det kraftige Python-biblioteket, pandas, lar oss imidlertid elegant løse dette problemet ved å bruke dens fleksible funksjonalitet.
Bli med Pandas DataFrames med ikke-unike nøkler
For å bli med i DataFrames i pandaer, kan vi bruke funksjonen `merge()`, som støtter sammenføyning på ikke-unike nøkler. Det er imidlertid viktig å forstå at resultatet av å slå sammen ikke-unike nøkler kan være annerledes enn forventet, da det kan føre til et kartesisk produkt, som potensielt kan resultere i en betydelig økning i antall rader i den resulterende DataFrame.
Her er trinn-for-trinn-veiledningen for å bruke `merge()`-funksjonen for å slå sammen DataFrames med ikke-unike nøkler:
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")
I eksemplet ovenfor importerer vi først pandas-biblioteket og lager to eksempeldatarammer (df1 og df2). Deretter bruker vi 'merge()'-funksjonen for å slå sammen DataFrames på "key"-kolonnen, som inneholder ikke-unike verdier (A og B gjentas). `How`-parameteren er satt til "inner", da vi ønsker å beholde bare rader som har matchende nøkler i begge DataFrames.
Forstå Pandas Merge-funksjonen
`merge()`-funksjonen i pandaer er et veldig kraftig og fleksibelt verktøy for å utføre tabellsammenføyningsoperasjoner. I tillegg til å bli med i DataFrames med ikke-unike nøkler, støtter den ulike nivåer av tilpasning, slik at du kan ha full kontroll over den resulterende DataFrame.
Funksjonen `merge()` har flere viktige parametere som:
- venstre og ikke sant: Dette er DataFrames som skal slås sammen.
- on: Kolonnen(e) som skal brukes for å koble til DataFrames. Dette kan være et enkelt kolonnenavn eller en liste over kolonnenavn når du slår sammen på flere kolonner.
- hvordan: Den definerer typen sammenføyning som skal utføres. Alternativene inkluderer 'venstre', 'høyre', 'ytre' og 'indre'. Standard er 'indre'.
- suffikser: Dette er en tuppel av strengsuffikser som skal brukes på de overlappende kolonnene. Standardsuffikset er _x for venstre DataFrame og _y for høyre DataFrame.
Disse parameterne kan justeres i henhold til dine behov for å utføre ulike typer sammenføyningsoperasjoner og tilpasse utdataene.
Lignende funksjoner i pandaer
Bortsett fra funksjonen `merge()`, tilbyr pandas også andre funksjoner for å kombinere DataFrames på forskjellige måter, for eksempel:
- concat (): Denne funksjonen brukes til å sette sammen DataFrames langs en bestemt akse. Du kan kontrollere sammenkoblingen ved å spesifisere ulike parametere som akse, sammenføyning og nøkler.
- bli med(): Dette er en praktisk metode tilgjengelig på DataFrame-objekter for å utføre sammenføyningsoperasjoner. Det er i hovedsak en wrapper rundt merge()-funksjonen, med venstre DataFrame som antas å kalle DataFrame.
Avslutningsvis, ved å bruke pandas `merge()`-funksjonen, kan du enkelt bli med i DataFrames med ikke-unike nøkler. Det rike settet med parametere som er tilgjengelige i `merge()`-funksjonen gir full kontroll over sammenføyningsprosessen, og imøtekommer ulike datamanipuleringskrav. Panda-biblioteket fortsetter å være et uunnværlig verktøy for dataanalytikere, og det tilbyr forskjellige andre funksjoner for å kombinere og manipulere DataFrames effektivt.
