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