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HeimBackend-EntwicklungPython-TutorialWie führt man mit Pandas Merge verschiedene Arten von Verknüpfungen durch?

How to Perform Different Types of Joins Using Pandas Merge?

Pandas Merging 101

Grundlagen des Zusammenführens – Grundlegende Arten von Verknüpfungen

Die Zusammenführungsfunktion von Pandas bietet verschiedene Arten von Verknüpfungen:

INNER BEITRETEN

  • Vertreten durch unten Diagramm:
    [Bild einer INNER JOIN-Grafik]
  • Verwenden Sie left.merge(right, on='key'), um einen INNER auszuführen JOIN.

    • Beispiel:

      left = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': np.random.randn(4)})
      right = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value': np.random.randn(4)})
      
      left.merge(right, on='key')
      # Output:
      #   key   value_x   value_y
      # 0   B  0.400157  1.867558
      # 1   D  2.240893 -0.977278

LEFT OUTER JOIN

  • Dargestellt durch folgendes Diagramm:
    [Bild eines LEFT OUTER JOIN Grafik]
  • Verwenden Sie left.merge(right, on='key', how='left'), um einen LEFT OUTER JOIN durchzuführen.

    • Beispiel :

      left.merge(right, on='key', how='left')
      # Output:
      #   key   value_x   value_y
      # 0   A  1.764052       NaN
      # 1   B  0.400157  1.867558
      # 2   C  0.978738       NaN
      # 3   D  2.240893 -0.977278

RECHTS AUSSEN JOIN

  • Dargestellt durch das folgende Diagramm:
    [Bild einer RIGHT OUTER JOIN-Grafik]
  • Verwenden Sie left.merge(right, on='key', how ='right'), um einen RIGHT OUTER auszuführen JOIN.

    • Beispiel:

      left.merge(right, on='key', how='right')
      # Output:
      #   key   value_x   value_y
      # 0   B  0.400157  1.867558
      # 1   D  2.240893 -0.977278
      # 2   E       NaN  0.950088
      # 3   F       NaN -0.151357

FULL OUTER JOIN

  • Dargestellt durch folgendes Diagramm:
    [Bild eines FULL OUTER JOIN Grafik]
  • Verwenden Sie left.merge(right, on='key', how='outer'), um einen FULL OUTER JOIN durchzuführen.

    • Beispiel :

      left.merge(right, on='key', how='outer')
      # Output:
      #   key   value_x   value_y
      # 0   A  1.764052       NaN
      # 1   B  0.400157  1.867558
      # 2   C  0.978738       NaN
      # 3   D  2.240893 -0.977278
      # 4   E       NaN  0.950088
      # 5   F       NaN -0.151357

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Stellungnahme
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In den Bereichen Finanzen, wissenschaftliche Forschung, medizinische Versorgung und KI ist es entscheidend, numerische Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten. 1) In der Finanzierung kann die Verwendung von Speicherzuordnungsdateien und Numpy -Bibliotheken die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erheblich verbessern. 2) Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung sind HDF5 -Dateien für die Datenspeicherung und -abnahme optimiert. 3) In der medizinischen Versorgung verbessern die Datenbankoptimierungstechnologien wie die Indexierung und die Partitionierung die Leistung der Datenabfrage. 4) In AI beschleunigen Daten, die Sharding und das verteilte Training beschleunigen, Modelltraining. Die Systemleistung und Skalierbarkeit können erheblich verbessert werden, indem die richtigen Tools und Technologien ausgewählt und Kompromisse zwischen Speicher- und Verarbeitungsgeschwindigkeiten abgewogen werden.

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