Pandas është një bibliotekë Python e përdorur gjerësisht në fushën e manipulimit dhe analizës së të dhënave. Ai siguron strukturat dhe funksionet e të dhënave të nevojshme për të punuar me të dhëna të strukturuara pa probleme. Një nga karakteristikat e shumta që ofron është aftësia për të bashkuar tabelat me çelësa jo unik, gjë që mund të jetë një kërkesë e zakonshme në aplikimet praktike. Në këtë artikull, ne do të zhytemi në zgjidhjen e këtij problemi, do të shqyrtojmë shpjegimin hap pas hapi të kodit të përdorur për bashkimin e objekteve të DataFrame panda me çelësa jo unik dhe do të diskutojmë bibliotekat dhe funksionet e përfshira në këtë proces.
Prezantimi
Bashkimi i tabelave është një operacion themelor i kryer në detyrat e manipulimit dhe analizës së të dhënave. Në disa skenarë, mund të na kërkohet të bashkojmë tabelat në një çelës jo unik, i cili mund të paraqesë sfida. Sidoqoftë, puna me bibliotekën e fuqishme Python, panda, na lejon ta zgjidhim në mënyrë elegante këtë problem duke përdorur funksionalitetin e saj fleksibël.
Bashkimi i Pandas DataFrames me çelësa jo unik
Për t'u bashkuar me DataFrames në panda, mund të përdorim funksionin `merge()`, i cili mbështet bashkimin në çelësat jounikë. Megjithatë, është thelbësore të kuptohet se rezultati i bashkimit të çelësave jounikë mund të jetë i ndryshëm nga sa pritej, pasi mund të çojë në një produkt kartezian, duke rezultuar potencialisht në një rritje të konsiderueshme të numrit të rreshtave në DataFrame që rezulton.
Këtu është udhëzuesi hap pas hapi për përdorimin e funksionit `merge()` për t'u bashkuar me DataFrames me çelësa jo 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")
Në shembullin e mësipërm, ne fillimisht importojmë bibliotekën e pandave dhe krijojmë dy mostra DataFrames (df1 dhe df2). Më pas, ne përdorim funksionin `merge()` për të bashkuar DataFrames në kolonën "kyç", e cila përmban vlera jo unike (A dhe B përsëriten). Parametri "si" është vendosur në "inner", pasi ne duam të mbajmë vetëm rreshtat që kanë çelësa që përputhen në të dy DataFrames.
Kuptimi i funksionit të bashkimit të pandave
Funksioni `merge()` në panda është një mjet shumë i fuqishëm dhe fleksibël për të kryer operacione të bashkimit të tabelave. Përveç bashkimit të DataFrames me çelësa jo unik, ai mbështet nivele të ndryshme personalizimi, duke ju lejuar të keni kontroll të plotë mbi DataFrame që rezulton.
Funksioni `merge()` ka disa parametra të rëndësishëm si:
- la e drejtë: Këto janë DataFrames që do të bashkohen.
- on: Kolonat që duhet të përdoren për t'u bashkuar me DataFrames. Ky mund të jetë një emër kolone e vetme ose një listë me emra kolonash kur bashkohen në kolona të shumta.
- si: Përcakton llojin e bashkimit që do të kryhet. Opsionet përfshijnë "majtas", "djathtas", "i jashtëm" dhe "i brendshëm". Standardi është 'i brendshëm'.
- prapashtesa: Ky është një tufë prapashtesash vargjesh për t'u aplikuar në kolonat e mbivendosura. Prapashtesa e paracaktuar është _x për DataFrame e majtë dhe _y për DataFrame e djathtë.
Këta parametra mund të modifikohen sipas nevojave tuaja për të kryer lloje të ndryshme të operacioneve të bashkimit dhe për të personalizuar daljen.
Funksione të ngjashme në Panda
Përveç funksionit `merge()`, pandat ofrojnë edhe funksione të tjera për kombinimin e DataFrames në mënyra të ndryshme, si p.sh.
- konkate (): Ky funksion përdoret për të bashkuar DataFrames përgjatë një boshti të caktuar. Ju mund të kontrolloni lidhjen duke specifikuar parametra të ndryshëm si boshti, bashkimi dhe çelësat.
- bashkohu (): Kjo është një metodë e përshtatshme e disponueshme në objektet DataFrame për të kryer operacione bashkimi. Në thelb është një mbështjellës rreth funksionit merge(), me DataFrame e majtë që supozohet si DataFrame thirrësi.
Si përfundim, duke përdorur funksionin pandas `merge()`, mund të bashkoni lehtësisht DataFrames me çelësa jo unik. Grupi i pasur i parametrave të disponueshëm në funksionin `merge()` ofron kontroll të plotë mbi procesin e bashkimit, duke plotësuar kërkesat e ndryshme të manipulimit të të dhënave. Biblioteka e pandave vazhdon të jetë një mjet i domosdoshëm për analistët e të dhënave dhe ofron funksione të tjera të ndryshme për të kombinuar dhe manipuluar DataFrames në mënyrë efikase.
