Ang Pandas ay isang malawakang ginagamit na library ng Python sa larangan ng pagmamanipula at pagsusuri ng data. Nagbibigay ito ng mga istruktura ng data at mga function na kinakailangan upang gumana nang walang putol sa structured na data. Ang isa sa maraming mga tampok na inaalok nito ay ang kakayahang sumali sa mga talahanayan na may mga hindi natatanging key, na maaaring maging isang karaniwang kinakailangan sa mga praktikal na aplikasyon. Sa artikulong ito, susuriin natin ang solusyon sa problemang ito, tuklasin ang sunud-sunod na paliwanag ng code na ginamit para sa pagsali sa mga pandas DataFrame object na may mga hindi natatanging key, at tatalakayin ang mga library at function na kasangkot sa prosesong ito.
pagpapakilala
Ang pagsali sa mga talahanayan ay isang pangunahing operasyon na ginagawa sa pagmamanipula ng data at mga gawain sa pagsusuri. Sa ilang partikular na sitwasyon, maaaring kailanganin kaming sumali sa mga talahanayan sa isang hindi natatanging key, na maaaring magpakita ng mga hamon. Gayunpaman, ang pakikipagtulungan sa makapangyarihang library ng Python, ang mga pandas, ay nagbibigay-daan sa amin na eleganteng lutasin ang problemang ito gamit ang kakayahang umangkop nito.
Pagsali sa Pandas DataFrames gamit ang Mga Hindi Natatanging Key
Upang sumali sa DataFrames sa mga pandas, maaari naming gamitin ang function na `merge()`, na sumusuporta sa pagsali sa mga hindi natatanging key. Gayunpaman, mahalagang maunawaan na ang resulta ng pagsali sa mga hindi natatanging key ay maaaring iba kaysa sa inaasahan, dahil maaari itong humantong sa isang cartesian na produkto, na posibleng magresulta sa isang makabuluhang pagtaas sa bilang ng mga row sa nagreresultang DataFrame.
Narito ang step-by-step na gabay sa paggamit ng `merge()` function upang sumali sa DataFrames gamit ang mga hindi natatanging key:
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")
Sa halimbawa sa itaas, ini-import muna namin ang library ng pandas at lumikha ng dalawang sample na DataFrame (df1 at df2). Pagkatapos, ginagamit namin ang function na `merge()` para sumali sa DataFrames sa column na "key", na naglalaman ng mga hindi natatanging value (Ulitin ang A at B). Ang parameter na `how` ay nakatakda sa "inner", dahil gusto naming panatilihin lamang ang mga row na may mga tugmang key sa parehong DataFrame.
Pag-unawa sa Function ng Pandas Merge
Ang function na `merge()` sa mga pandas ay isang napakalakas at nababaluktot na tool upang magsagawa ng mga operasyon sa pagsali sa talahanayan. Bilang karagdagan sa pagsali sa DataFrames gamit ang mga hindi natatanging key, sinusuportahan nito ang iba't ibang antas ng pagpapasadya, na nagbibigay-daan sa iyong magkaroon ng ganap na kontrol sa resultang DataFrame.
Ang function na `merge()` ay may ilang mahahalagang parameter gaya ng:
- kaliwa at karapatan: Ito ang mga DataFrame na isasama.
- on: Ang (mga) column na dapat gamitin para sa pagsali sa DataFrames. Maaari itong maging isang pangalan ng column o isang listahan ng mga pangalan ng column kapag sumasali sa maraming column.
- paano: Tinutukoy nito ang uri ng pagsali na isasagawa. Kasama sa mga opsyon ang 'kaliwa', 'kanan', 'panlabas', at 'panloob'. Ang default ay 'panloob'.
- suffix: Isa itong tuple ng mga string suffix na ilalapat sa mga magkakapatong na column. Ang default na suffix ay _x para sa kaliwang DataFrame at _y para sa kanang DataFrame.
Ang mga parameter na ito ay maaaring i-tweake ayon sa iyong mga pangangailangan upang maisagawa ang iba't ibang uri ng mga operasyon ng pagsali at i-customize ang output.
Mga Katulad na Function sa Pandas
Bukod sa function na `merge()`, nag-aalok din ang mga pandas ng iba pang mga function para sa pagsasama-sama ng DataFrames sa iba't ibang paraan, tulad ng:
- concat(): Ang function na ito ay ginagamit upang pagsamahin ang DataFrames kasama ang isang partikular na axis. Maaari mong kontrolin ang concatenation sa pamamagitan ng pagtukoy ng iba't ibang mga parameter tulad ng axis, pagsali, at mga key.
- sumali (): Ito ay isang maginhawang paraan na magagamit sa mga bagay ng DataFrame upang maisagawa ang mga operasyon ng pagsali. Ito ay mahalagang isang wrapper sa paligid ng merge() function, na ang kaliwang DataFrame ay ipinapalagay bilang ang tumatawag na DataFrame.
Sa konklusyon, sa pamamagitan ng paggamit ng pandas na `merge()` function, madali kang makakasali sa DataFrames gamit ang mga hindi natatanging key. Ang rich set ng mga parameter na available sa `merge()` function ay nag-aalok ng ganap na kontrol sa proseso ng pagsali, na tumutugon sa iba't ibang kinakailangan sa pagmamanipula ng data. Ang pandas library ay patuloy na isang kailangang-kailangan na tool para sa mga data analyst at nag-aalok ito ng iba't ibang mga function upang pagsamahin at manipulahin ang DataFrames nang mahusay.
