Wie werden Pandas-DataFrames mithilfe verschiedener Join-Typen zusammengeführt?

Pandas Merging 101

Das Zusammenführen verstehen

Beim Zusammenführen werden zwei oder mehr DataFrames basierend auf gemeinsamen Schlüsseln kombiniert, um einen neuen DataFrame zu erstellen . Pandas bietet verschiedene Arten von Zusammenführungen, einschließlich INNER-, LEFT-, RIGHT- und FULL OUTER-Joins.

Grundlegende Join-Typen

a. INNER JOIN

• Kombiniert Zeilen, die in beiden DataFrames gemeinsame Schlüssel haben.

• 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')

b. LEFT OUTER JOIN

• Behält alle Zeilen aus dem linken DataFrame und fügt NaN-Werte für fehlende Schlüssel im rechten DataFrame hinzu.

• Beispiel:

  left.merge(right, on='key', how='left')

c. RIGHT OUTER JOIN

• Behält alle Zeilen aus dem rechten DataFrame und fügt NaN-Werte für fehlende Schlüssel im linken DataFrame hinzu.

• Beispiel:

  left.merge(right, on='key', how='right')

d. FULL OUTER JOIN

• Kombiniert alle Zeilen aus beiden DataFrames und fügt NaN-Werte für fehlende Schlüssel hinzu.

• Beispiel:

  left.merge(right, on='key', how='outer')

Daten mit Links-/Rechts-Ausschluss ausschließen Joins

Wenn Sie bestimmte Zeilen ausschließen müssen, können Sie einen Links-ausschließenden oder Rechts-ausschließenden JOIN durchführen, indem Sie zunächst einen LEFT/RIGHT OUTER JOIN ausführen und filtern, um Zeilen aus dem anderen DataFrame auszuschließen.

e. Linksausschließender JOIN

• Schließt Zeilen aus dem rechten DataFrame aus, die im linken DataFrame vorhanden sind.

• Beispiel:

  (left.merge(right, on='key', how='left', indicator=True)
   .query('_merge == "left_only"')
   .drop('_merge', 1))

f. Rechts ausschließender JOIN

• Schließt Zeilen aus dem linken DataFrame aus, die im rechten DataFrame vorhanden sind.

• Beispiel:

  (left.merge(right, on='key', how='right', indicator=True)
   .query('_merge == "right_only"')
   .drop('_merge', 1))

g. ANTI JOIN

• Kombiniert Zeilen, die nicht in beiden DataFrames vorhanden sind.

• Beispiel:

  (left.merge(right, on='key', how='outer', indicator=True)
   .query('_merge != "both"')
   .drop('_merge', 1))

Umgang mit doppelten Schlüsselspalten

Zu vermeiden Wenn Sie Schlüsselspalten in der Ausgabe duplizieren möchten, können Sie vor dem Zusammenführen entsprechende Indizes als Schlüssel festlegen:

left3 = left2.set_index('keyLeft')
left3.merge(right2, left_index=True, right_on='keyRight')

Zusammenführung auf mehreren Spalten

Um mehrere Spalten zu verbinden, geben Sie a an Liste für on (oder left_on und right_on, je nach Bedarf).

left.merge(right, on=['key1', 'key2'] ...)

Zusätzliche Zusammenführung Funktionen

• pd.merge_ordered: Für geordnete JOINs.
• pd.merge_asof: Für ungefähre Joins.

Siehe Dokumentation zum Zusammenführen , join und concat für spezifischere Beispiele und Fälle.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie werden Pandas-DataFrames mithilfe verschiedener Join-Typen zusammengeführt?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!