Pandas — це широко використовувана бібліотека Python у сфері обробки та аналізу даних. Він надає структури даних і функції, необхідні для безперебійної роботи зі структурованими даними. Однією з багатьох функцій, які він пропонує, є можливість об’єднувати таблиці з неунікальними ключами, що може бути загальною вимогою в практичних програмах. У цій статті ми зануримося у вирішення цієї проблеми, вивчимо покрокове пояснення коду, який використовується для об’єднання об’єктів pandas DataFrame з неунікальними ключами, і обговоримо бібліотеки та функції, задіяні в цьому процесі.
Вступ
Об’єднання таблиць – це фундаментальна операція, яка виконується в задачах обробки та аналізу даних. За певних сценаріїв нам може знадобитися об’єднати таблиці за неунікальним ключем, що може спричинити проблеми. Однак робота з потужною бібліотекою Python, pandas, дозволяє нам елегантно вирішити цю проблему за допомогою її гнучкої функціональності.
Об’єднання Pandas DataFrames за допомогою неунікальних ключів
Щоб об’єднати DataFrames у pandas, ми можемо використати функцію `merge()`, яка підтримує об’єднання за неунікальними ключами. Однак важливо розуміти, що результат об’єднання неунікальних ключів може відрізнятися від очікуваного, оскільки це може призвести до декартового добутку, потенційно призводячи до значного збільшення кількості рядків у результуючому DataFrame.
Ось покроковий посібник із використання функції `merge()` для об’єднання DataFrames з неунікальними ключами:
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")
У прикладі вище ми спочатку імпортуємо бібліотеку pandas і створюємо два приклади DataFrames (df1 і df2). Потім ми використовуємо функцію `merge()`, щоб об’єднати DataFrames у стовпці “key”, який містить неунікальні значення (A і B повторюються). Параметр `how` має значення «inner», оскільки ми хочемо зберегти лише рядки, які мають відповідні ключі в обох DataFrames.
Розуміння функції злиття Pandas
Функція `merge()` в pandas є дуже потужним і гнучким інструментом для виконання операцій з’єднання таблиць. На додаток до об’єднання DataFrame за допомогою неунікальних ключів, він підтримує різні рівні налаштування, дозволяючи вам мати повний контроль над отриманим DataFrame.
Функція merge() має кілька важливих параметрів, наприклад:
- залишити та право: це DataFrames, які потрібно об’єднати.
- on: Стовпці, які слід використовувати для об’єднання DataFrames. Це може бути одна назва стовпця або список імен стовпців у разі об’єднання кількох стовпців.
- як: Визначає тип об’єднання, яке буде виконано. Опції включають «лівий», «правий», «зовнішній» і «внутрішній». Типовим є "внутрішній".
- суфікси: це кортеж рядкових суфіксів, які застосовуються до стовпців, що перекриваються. За замовчуванням суфікс _x для лівого DataFrame та _y для правого DataFrame.
Ці параметри можна налаштувати відповідно до ваших потреб для виконання різних типів операцій з’єднання та налаштування результату.
Подібні функції в Pandas
Окрім функції `merge()`, pandas також пропонує інші функції для об’єднання DataFrames різними способами, наприклад:
- concat (): Ця функція використовується для об’єднання DataFrames уздовж певної осі. Ви можете контролювати конкатенацію, вказуючи різні параметри, такі як вісь, з’єднання та ключі.
- приєднатися (): це зручний метод, доступний для об’єктів DataFrame для виконання операцій з’єднання. Це, по суті, обгортка навколо функції merge(), причому лівий DataFrame вважається DataFrame, що викликає.
На завершення, використовуючи функцію pandas `merge()`, ви можете легко об’єднати DataFrames з неунікальними ключами. Багатий набір параметрів, доступних у функції `merge()`, пропонує повний контроль над процесом приєднання, задовольняючи різноманітні вимоги до маніпулювання даними. Бібліотека pandas продовжує залишатися незамінним інструментом для аналітиків даних і пропонує різні інші функції для ефективного об’єднання та маніпулювання DataFrames.
