როგორ გავაერთიანო Panda მონაცემთა ჩარჩოები?

2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49

რომ შეუერთდეს ამათ მონაცემთა ჩარჩოები , პანდები გთავაზობთ მრავალ ფუნქციას, როგორიცაა concat(), შერწყმა (), join() და ა.შ. ამ განყოფილებაში თქვენ ივარჯიშებთ გამოყენებაში შერწყმა () ფუნქცია პანდები . თქვენ შეგიძლიათ შეამჩნიოთ, რომ მონაცემთა ჩარჩოები ახლა არიან გაერთიანდა ერთში DataFrame ორივეს id სვეტში არსებულ საერთო მნიშვნელობებზე დაყრდნობით მონაცემთა ჩარჩოები.

ამის გათვალისწინებით, როგორ აერთიანებთ მონაცემთა ჩარჩოებს?

მიუთითეთ შეუერთდი ჩაწერეთ ბრძანება "როგორ". მარცხენა შეუერთდი , ან დატოვა შერწყმა , ინახავს ყველა რიგს მარცხნიდან მონაცემთა ჩარჩო . შედეგი მარცხნიდან - შეუერთდი ან მარცხნივ - შერწყმა ორიდან მონაცემთა ჩარჩოები პანდაებში. რიგები მარცხნივ მონაცემთა ჩარჩო რომელსაც შესაბამისი არ აქვს შეუერთდი ღირებულება მარჯვნივ მონაცემთა ჩარჩო რჩება NaN მნიშვნელობებით.

გარდა ამისა, როგორ დავამატო Dataframe სხვა Dataframe-ს Python-ში? პანდას მონაცემთა ჩარჩო . დაურთოს () ფუნქცია გამოიყენება დაურთოს სხვათა რიგები მონაცემთა ჩარჩო მოცემულის ბოლომდე მონაცემთა ჩარჩო აბრუნებს ახალს მონაცემთა ჩარჩო ობიექტი. სვეტები ორიგინალში არ არის მონაცემთა ჩარჩოები ემატება ახალი სვეტების სახით და ახალი უჯრედები ივსება NaN მნიშვნელობით. ignore_index: თუ True, არ გამოიყენოთ ინდექსის ეტიკეტები.

ამის გათვალისწინებით, რა განსხვავებაა პანდაებში შერწყმასა და შეერთებას შორის?

DataFrame. შეუერთდი () მეთოდები, როგორც შესაძლებლობების წვდომის მოსახერხებელი გზა პანდები . შეუერთდი (df2) ყოველთვის უერთდება df2, მაგრამ df1 ინდექსის მეშვეობით. შერწყმა (df2) შეუძლია შეუერთდი df2-ის ერთ ან მეტ სვეტზე (ნაგულისხმევი) ან df2-ის ინდექსზე (right_index=True).

NaN პანდაა?

Აღმოაჩინო NaN ღირებულებები პანდები იყენებს ან. isna() ან. isnull(). The NaN ღირებულებები მემკვიდრეობით მიიღება იმ ფაქტიდან, რომ პანდები აგებულია numpy-ის თავზე, ხოლო ორი ფუნქციის სახელწოდება მომდინარეობს R-ის DataFrames-დან, რომლის სტრუქტურა და ფუნქციონირება პანდები ცდილობდა მიბაძვას.