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.
1 view
723
174
4 months ago 01:17:26 1
Теория Всего: Величайшая загадка физики
4 months ago 00:21:10 1
КОЛХОЗНИЦА НАСТЯ ИВЛЕЕВА / ОБЗОР
4 months ago 00:50:40 1
ПОРЫВ СТРАДАНИЯ ДОСТОЙНЫЙ! Разбор Bury the Light [DMC 5 Вергилий]
4 months ago 00:17:42 1
Как Китай теряет свое экономическое превосходство | Разбор на цифрах
4 months ago 00:02:59 1
LM-Studio. Запускаем у себя на ПК АНАЛОГ GPT. Генерируем Flask приложение с помощью ИИ.
4 months ago 00:12:01 1
Самая частая задача с собеседования на аналитика
4 months ago 01:08:36 1
Американская мечта за $5000 или куча проблем? Обзор машины, что надо чинить и какой у нее расход.
4 months ago 00:10:28 1
ТРОЕ МУЖИКОВ ДУШАТ ПИТОНА / БЕРЕМ АНАЛИЗЫ У BIG MAMA
4 months ago 00:00:52 1
Про кого хотите увидеть следующий обзор? #питомцы #питон #змея #животные
4 months ago 00:09:36 5
Kafka БАЗА! Теория + Практика анализ данных !
4 months ago 00:06:11 8
Лучшие бесплатные курсы и книги по Этичному Хакингу и Информационной Безопасности.
4 months ago 00:00:21 1
С какой книги начать изучение Python? #программирование #программист #skillbox
4 months ago 00:45:52 1
Особенности национальной Баротравмы | Barotrauma Обзор
4 months ago 00:07:22 1
Разбор модуля argparse в Python
4 months ago 00:32:05 1
Уникальный выпуск. Беседа с 2-мя аналитиками.
4 months ago 00:24:05 1
Вы НЕ смотрели Служебный Роман! [Ретро Обзор]
4 months ago 01:09:28 1
Python разбор резюме CV от рекрутера из Яндекса
4 months ago 00:42:34 1
Самые безопасные мессенджеры. Обзор защищённых мессенджеров.
4 months ago 00:05:40 1
Задание 6. ЕГЭ Информатика 2024. Новый разбор за 6 минут! КУМИР черепаха
4 months ago 00:00:00 9
Разбор тестового задания на позицию junior-аналитика в Банк ВТБ 🔥
4 months ago 02:03:08 1
Разбор варианта уровня ЕГЭ #6 - Информатика 2024
4 months ago 00:17:30 1
Китайский летающий авто — первый обзор!
4 months ago 00:05:06 4
Дженерики в Python — Обзор и лайфхаки (#pythlearn)
4 months ago 00:24:35 11
Решаем задачи на стажировку аналитика в яндекс. Подключаем CHATGPT и другие ИИ модели!