Pandas DataFrame join() Metode

Denne artikel vil udforske og forklare dybdegående om Pandas DataFrame join() metode i Python. Vi vil diskutere, hvordan man kombinerer to DataFrames ved hjælp af join() metoden i Pandas og de forskellige muligheder, der er tilgængelige for at foretage denne slags sammenføjning.

Introduktion

Join operationer er en vigtig del af databehandling med DataFrame-objekter i Pandas. Ved at bruge join() metoden kan vi kombinere to DataFrames langs en eller flere kolonner. Dette kan være nyttigt, når vi ønsker at forene data fra forskellige kilder, der er relateret til hinanden gennem en felles kolonne.

Join() metoden i Pandas er baseret på kolonneindeksering, hvilket betyder, at sammenføjning udføres ved at matche værdier i de kolonner, der er angivet som nøgler for sammenføjning. Vi kan definere forskellige typer af sammenføjning, såsom inner join, outer join, venstre join og højre join, afhængigt af vores behov.

Sammenføjning af DataFrames med join()

For at bruge join() metoden i Pandas skal vi først have to DataFrames, som vi ønsker at kombinere. Lad os antage, at vi har to DataFrames, df1 og df2, og vi ønsker at kombinere dem baseret på en fælles kolonne key. Vi kan bruge følgende syntaks:

df_combined = df1.join(df2.set_index(key), on=key)

I ovenstående kode foretager vi en venstre join ved at bruge join() metoden sammen med set_index() metoden fra df2-objektet. Vi indstiller key kolonnen som indeks for df2 og bruger key som nøgle for sammenføjning. Det resulterende kombinerede DataFrame er gemt i df_combined.

De forskellige typer af sammenføjning

Pandas join() metoden giver os mulighed for at udføre forskellige typer af sammenføjning afhængigt af vores behov:

Inner join:Kun rækker med matchende værdier i begge DataFrames inkluderes.
Outer join:Alle rækker fra begge DataFrames inkluderes, og manglende værdier udfyldes med NaN.
Venstre join:Alle rækker fra venstre DataFrame inkluderes sammen med matchende rækker fra højre DataFrame. Manglende værdier udfyldes med NaN.
Højre join:Alle rækker fra højre DataFrame inkluderes sammen med matchende rækker fra venstre DataFrame. Manglende værdier udfyldes med NaN.

For at angive den ønskede type sammenføjning kan vi brugehowparameteren i join() metoden. Standardværdien er left, hvilket angiver en venstre join. Hvis vi ønsker en anden type sammenføjning, kan vi ændre denne parameter til inner, outer eller right.

Eksempler på join() metoden

Lad os illustrere dette med nogle eksempler:

Eksempel 1: Inner join

df_combined = df1.join(df2.set_index(key), on=key, how=inner)

I dette eksempel udføres en inner join mellem df1 og df2 baseret på key kolonnen. Kun de rækker, der har en matchende værdi i begge DataFrames, inkluderes i resultatet.

Eksempel 2: Outer join

df_combined = df1.join(df2.set_index(key), on=key, how=outer)

I dette eksempel udføres en outer join mellem df1 og df2 baseret på key kolonnen. Alle rækker fra begge DataFrames inkluderes i resultatet med manglende værdier udfyldt med NaN.

Eksempel 3: Venstre join

df_combined = df1.join(df2.set_index(key), on=key, how=left)

I dette eksempel udføres en venstre join mellem df1 og df2 baseret på key kolonnen. Alle rækker fra df1 inkluderes sammen med matchende rækker fra df2. Manglende værdier udfyldes med NaN.

Eksempel 4: Højre join

df_combined = df1.join(df2.set_index(key), on=key, how=right)

I dette eksempel udføres en højre join mellem df1 og df2 baseret på key kolonnen. Alle rækker fra df2 inkluderes sammen med matchende rækker fra df1. Manglende værdier udfyldes med NaN.

Konklusion

Pandas DataFrame join() metoden er en kraftfuld og fleksibel måde at kombinere to DataFrames på. Ved at angive forskellige typer af sammenføjning og nøgler kan vi opnå ønsket resultat og få adgang til mere omfattende dataanalyse og -behandling.

I denne artikel har vi udforsket, hvordan man bruger join() metoden i Pandas, de forskellige typer af sammenføjning samt eksempler på, hvordan man anvender disse sammenføjningstyper i praksis.

Med denne viden er du nu rustet til at anvende join() metoden til at kombinere DataFrames og udføre mere komplekse dataanalyseopgaver i Python med Pandas.

Ofte stillede spørgsmål

Hvad er formålet med Pandas DataFrame join() metoden?

Formålet med Pandas DataFrame join() metoden er at kombinere to DataFrames baseret på en fælles søjle og danne en enkelt DataFrame, hvor de matchende rækker fra begge DataFrames er sammenføjet.

Hvordan bruges join() metoden til at kombinere DataFrames i Pandas?

join() metoden bruges til at kombinere DataFrames i Pandas ved at angive den anden DataFrame, der skal kombineres med, og den eller de søjler, der bruges som nøgler til sammenføjningen. Ved at angive nøglerne kan join() metoden finde de matchende rækker mellem de to DataFrames og kombinere dem.

Hvad er forskellen mellem join() og merge() metoderne i Pandas?

Forskellen mellem join() og merge() metoderne i Pandas er primært i, hvordan de behandler indekser og søjler i de kombinerede DataFrames. join() metoden bruger indekserne til at sammenføje DataFrames, mens merge() metoden bruger nøgler fra søjler til sammenføjning. Derudover understøtter merge() metoden flere forskellige join-typer og kan også håndtere sammenføjninger baseret på flere nøgler.

Hvad sker der, hvis der er manglende værdier i de matchende søjler mellem to DataFrames?

Hvis der er manglende værdier i de matchende søjler mellem to DataFrames, vil join() metoden returnere en DataFrame, hvor de manglende værdier erstattes med NaN (Not a Number). Dette betyder, at de matchende rækker stadig inkluderes i den resulterende DataFrame, men de manglende værdier markeres som NaN.

Hvilke join-typer kan bruges med join() metoden i Pandas?

Join() metoden i Pandas understøtter følgende join-typer: inner join, outer join (også kendt som full outer join), left join (også kendt som left outer join) og right join (også kendt som right outer join). Disse join-typer bruges til at bestemme, hvordan rækkerne fra begge DataFrames kombineres baseret på matchende nøgler.

Hvordan udføres en inner join ved brug af join() metoden i Pandas?

For at udføre en inner join ved brug af join() metoden i Pandas skal du angive den anden DataFrame, der skal kombineres med, og bruge parameteren how=inner. Dette vil resultere i en DataFrame, der kun indeholder de rækker, hvor nøglerne matcher i begge DataFrames.

Hvordan udføres en outer join (full outer join) ved brug af join() metoden i Pandas?

For at udføre en outer join (full outer join) ved brug af join() metoden i Pandas skal du angive den anden DataFrame, der skal kombineres med, og bruge parameteren how=outer. Dette vil resultere i en DataFrame, der indeholder alle rækker fra begge DataFrames, hvor de matchende rækker sammenføjes, og de manglende rækker udfyldes med NaN.

Hvordan udføres en left join (left outer join) ved brug af join() metoden i Pandas?

For at udføre en left join (left outer join) ved brug af join() metoden i Pandas skal du angive den anden DataFrame, der skal kombineres med, og bruge parameteren how=left. Dette vil resultere i en DataFrame, der indeholder alle rækker fra den venstre DataFrame og de matchende rækker fra den anden DataFrame, hvor de nøgler matcher, og de manglende rækker udfyldes med NaN.

Hvordan udføres en right join (right outer join) ved brug af join() metoden i Pandas?

For at udføre en right join (right outer join) ved brug af join() metoden i Pandas skal du angive den anden DataFrame, der skal kombineres med, og bruge parameteren how=right. Dette vil resultere i en DataFrame, der indeholder alle rækker fra den højre DataFrame og de matchende rækker fra den første DataFrame, hvor de nøgler matcher, og de manglende rækker udfyldes med NaN.

Er det muligt at kombinere flere DataFrames ved hjælp af join() metoden i Pandas?

Ja, det er muligt at kombinere flere DataFrames ved hjælp af join() metoden i Pandas. Du kan blot anvende join() metoden flere gange i rækkefølge for at kombinere de ønskede DataFrames. Det er vigtigt at sikre, at du angiver de korrekte nøgler og join-typer for hver sammenføjning for at opnå det ønskede resultat.

Andre populære artikler: Pandas DataFrame pct_change() Metode • Screen height ejendom: Den komplette guide • HTML svg-tag: En dybdegående guide til brugen af svg-tags • Vue Scoped Styling: En Dybdegående Guide • Introduktion • Python PIP Fjern Pakke • Django includes Template Tag • ASP Tutorial – En dybdegående gennemgang af Active Server Pages • W3.JS Controllers • How To Get The Current Date With JavaScript • Python Machine Learning Scatter Plot • Java Boolean Data Types • Javascript Kvadratrod Metode (Math.sqrt()) • HTML DOM Input Email pattern • PHP inkluderer nøgleordet: En dybdegående artikel • Node.js Online Compiler (Editor / Interpreter) • Python math.tau Constant • Python Loop Gennem En Array • ADO Queries – Grundig gennemgang af adgang til og manipulation af data • Python Dictionary items() Metoden