Python анализ данных с Pandas. Join, merge, concat в Pandas

▪ -подписывайтесь на наш телеграм анализ данных на Python, где мы Data Science обучаем на практике. ▪ - маст-хэв папка для всех, кто интересуется машинным обучением. ▪код из видео , join, concat in Join, merge и concat - это три основных метода для объединения данных в Pandas. Метод join используется для объединения двух наборов данных на основе индексов или столбцов. Этот метод работает подобно операции объединения в SQL. Для использования метода join, необходимо вызвать его на одном наборе данных и передать в качестве аргумента другой набор данных, с которым нужно объединить. Метод join выполняет объединение по индексам по умолчанию, но также можно указать столбец или несколько столбцов, по которым будет выполняться объединение. Пример использования метода join: import pandas as pd # Создаем два набора данных df1 = ({’A’: [1, 2, 3], ’B’: [4, 5, 6]}) df2 = ({’C’: [7, 8, 9], ’D’: [10, 11, 12]}) # Объединяем наборы данных по индексам (df2) Метод merge используется для объединения двух наборов данных на основе общих столбцов или индексов. Он позволяет настраивать тип объединения (внутреннее, внешнее, левое или правое) и определять столбцы, по которым выполняется объединение. Для использования метода merge, необходимо вызвать его на одном наборе данных и передать в качестве аргумента другой набор данных, с которым нужно объединить. Пример использования метода merge: import pandas as pd # Создаем два набора данных df1 = ({’key’: [’A’, ’B’, ’C’], ’value’: [1, 2, 3]}) df2 = ({’key’: [’A’, ’B’, ’D’], ’value’: [4, 5, 6]}) # Объединяем наборы данных по столбцу key (df2, on=’key’) Метод concat используется для объединения двух или более наборов данных по заданной оси (строкам или столбцам). По умолчанию, для объединения используется ось строк. Для использования метода concat, нужно передать в качестве аргументов наборы данных, которые нужно объединить, и указать ось, по которой выполняется объединение. Пример использования метода concat: import pandas as pd # Создаем два набора данных df1 = ({’A’: [1, 2, 3], ’B’: [4, 5, 6]}) df2 = ({’A’: [7, 8, 9], ’B’: [10, 11, 12]}) # Объединяем наборы данных по оси строк ([df1, df2]) В результате, методы join, merge и concat позволяют удобно объединять и комбинировать наборы данных в Pandas, что часто используется для работы с большими и сложными данными.