développement back-endTutoriel PythonComment effectuer différents types de jointures et gérer les données manquantes dans Pandas ?Comment effectuer différents types de jointures et gérer les données manquantes dans Pandas ?
Pandas fusionnant 101
Bases de la fusion - Types de base de jointures
Comment pour effectuer un (INNER| (LEFT|RIGHT|FULL) OUTER) JOIN avec pandas ?
Pour effectuer une opération de fusion, utilisez la méthode de fusion sur un DataFrame. Spécifiez l'autre DataFrame et les clés de fusion comme arguments. Les différents types de jointures sont :
- INNER JOIN : Joint les lignes qui partagent les mêmes valeurs dans la clé de fusion.
- LEFT OUTER JOIN : conserve toutes les lignes du DataFrame de gauche et insère les valeurs manquantes pour les lignes de droite DataFrame.
- RIGHT OUTER JOIN : conserve toutes les lignes du DataFrame droit et insère les valeurs manquantes pour les lignes du DataFrame gauche.
- FULL OUTER JOIN : combine toutes les lignes des deux DataFrames, en insérant les valeurs manquantes pour les valeurs manquantes se chevauchent.
Comment ajouter des NaN pour les lignes manquantes après une fusion ?
Données manquantes dans le DataFrame droit après un LEFT OUTER JOIN ou dans le gauche Les DataFrame après un RIGHT OUTER JOIN sont remplacés par des NaN par défaut.
Comment puis-je me débarrasser des NaN après la fusion ?
Les NaN peuvent être supprimés à l'aide du filtrage ou en utilisant la méthode fillna() pour les remplacer par la valeur souhaitée.
Peut-on Je fusionne sur l'index ?
Oui, vous pouvez fusionner sur l'index en définissant l'index comme clé de fusion à l'aide de left_index et Paramètres right_index.
Comment fusionner plusieurs DataFrames ?
Plusieurs DataFrames peuvent être fusionnés en appelant merge plusieurs fois ou en utilisant la fonction pd.concat.
Croiser avec des pandas
Pour effectuer un croisement join, qui combine chaque ligne d'un DataFrame avec chaque ligne d'un autre, utilisez la fonction pd.merge sans spécifier de clé de fusion.
fusionner ? rejoindre? concaténer ? mise à jour? OMS? Quoi? Pourquoi ?!!
Le tableau suivant résume les différences entre ces opérations :
| Fonctionnement | Objectif | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
Rejoindre des DataFrames basés sur des clés | ||||||||||
| rejoindre | Alias pour la fusion | ||||||||||
| concat | Concaténer des DataFrames le long d'un axe spécifique | ||||||||||
| mettre à jour | Mettre à jour un DataFrame avec des valeurs d'un autre |
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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