Раскрывая секреты функций merge(), join(), concat() и append()!
В захватывающем мире науки о данных четыре волшебных заклинания — merge(), join(), concat() и append() — держат ключ к освоению слияния данных! 🔗✨
Присоединяйтесь ко мне в эпическом путешествии, где мы раскроем секреты этих могущественных заклинаний! 🧙♂️💻 Будьте готовы улучшить свои навыки работы с данными, как никогда раньше!
Раскройте магию объединения данных 🧙♀️🔮
1. Слияние() и Соединение()
Приготовьтесь удивиться, когда мы используем мощь merge() и join() для создания гармоничных союзов между фреймами данных! 🤝✨ Погрузитесь в чудеса слияния данных с помощью этих завораживающих техник:
Случай использования: объединение данных в общих столбцах с идентификатором 🤝🚀
# Create two dataframes d1 = {'Id': ['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5'], 'Name': ['Vivek', 'Rahul', 'Gaurav', 'Ankit', 'Vishakha'], 'Age': [27, 24, 22, 32, 28]} d2 = {'Id': ['A1', 'A2', 'A3', 'A4'], 'Address': ['Delhi', 'Gurgaon', 'Noida', 'Pune'], 'Qualification': ['Btech', 'B.A', 'Bcom', 'B.hons']} df1 = pd.DataFrame(d1) df2 = pd.DataFrame(d2) # Let's unleash the magic! pd.merge(df1, df2)
2. Конкат()
Вот изобретатель вертикальной комбинации данных — concat()! 🧙♀️🔗 Соединяйте кадры данных без особых усилий, как мастер-головоломка! 🧩✨
Случай использования: вертикальное объединение фреймов данных 🤝🔗
# Create two dataframes m1 = pd.DataFrame({'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'], 'subject_id': ['sub1', 'sub2', 'sub4', 'sub6', 'sub5'], 'Marks_scored': [98, 90, 87, 69, 78]}, index=[1, 2, 3, 4, 5]) m2 = pd.DataFrame({'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'], 'subject_id': ['sub2', 'sub4', 'sub3', 'sub6', 'sub5'], 'Marks_scored': [89, 80, 79, 97, 88]}, index=[4, 5, 6, 7, 8]) # Let's get the party started! pd.concat([m1, m2])
3. Добавить()
Используйте ниндзя по слиянию данных — append()! 🥷🔗 Плавно комбинируйте кадры данных, чтобы создать идеальное слияние! 🚀🎯
Случай использования: добавление фреймов данных по вертикали 🚀🔗
# Append dataframes like a champ! m1.append(m2, verify_integrity=False) # It's time for a perfect fusion! df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [1, 2, 3]}) df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5]}) df1.append(df2, ignore_index=True)
Заключение 🌟✨
Теперь вы настоящий мастер объединения данных, вооружившись мудростью функций merge(), join(), concat() и append()! 🧙♂️💥 Ощутите магию манипулирования данными и с уверенностью разгадывайте даже самые сложные головоломки с данными! 🧩💪 Итак, вы готовы отправиться в захватывающие приключения с данными? Давайте произнесем заклинания слияния данных и покорим вселенную данных! 🌌🔭
Спасибо, что присоединились ко мне в этом волшебном путешествии! Следуйте за мной на Medium, чтобы узнать больше о волшебстве с данными! 📚🔥 Ваши отзывы способствуют моему росту как писателя, так что продолжайте в том же духе! 🌱🙌
Свяжитесь со мной в LinkedIn