Wie füge ich Panda-Datenrahmen zusammen?
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Video: Wie füge ich Panda-Datenrahmen zusammen?

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Video: Data Science with Python! Joining Tables Without a Common Column 2024, November
Anonim

Um sich diesen anzuschließen Datenrahmen , Pandas bietet mehrere Funktionen wie concat(), verschmelzen (), join() usw. In diesem Abschnitt üben Sie die Verwendung von verschmelzen () Die Funktion von Pandas . Sie können feststellen, dass die Datenrahmen sind nun zusammengeführt zu einer einzigen Datenrahmen basierend auf den gemeinsamen Werten in der ID-Spalte beider Datenrahmen.

Wie kombiniert man vor diesem Hintergrund Datenrahmen?

Präzisiere das beitreten Geben Sie den Befehl "wie" ein. Ein Linker beitreten , oder links verschmelzen , hält jede Reihe von links Datenrahmen . Ergebnis von links- beitreten oder links- verschmelzen von zwei Datenrahmen bei Pandas. Reihen links Datenrahmen die keine Entsprechung haben beitreten Wert rechts Datenrahmen verbleiben mit NaN-Werten.

Außerdem, wie füge ich in Python einen Datenrahmen an einen anderen Datenrahmen an? Pandas-Datenrahmen . anhängen () Funktion wird verwendet, um anhängen Reihen von anderen Datenrahmen bis zum Ende des Gegebenen Datenrahmen , eine neue zurückgeben Datenrahmen Objekt. Spalten nicht im Original Datenrahmen werden als neue Spalten hinzugefügt und die neuen Zellen werden mit dem NaN-Wert gefüllt. ignore_index: Wenn True, werden die Indexlabels nicht verwendet.

Wenn man dies berücksichtigt, was ist der Unterschied zwischen Merge und Join in Pandas?

Datenrahmen. beitreten ()-Methoden als bequemer Weg, um auf die Fähigkeiten von Pandas . beitreten (df2) immer schließt sich an über den Index von df2, aber df1. verschmelzen (df2) kann beitreten in eine oder mehrere Spalten von df2 (Standard) oder in den Index von df2 (mit right_index=True).

Ist NaN ein Panda?

Zu erkennen NaN Werte Pandas verwendet entweder. isna() oder. ist Null(). Die NaN Werte werden von der Tatsache geerbt, dass Pandas baut auf numpy auf, während die Namen der beiden Funktionen von Rs DataFrames stammen, deren Struktur und Funktionalität Pandas versucht zu imitieren.

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