Como faço para mesclar frames de dados do Panda?
Como faço para mesclar frames de dados do Panda?

Vídeo: Como faço para mesclar frames de dados do Panda?

Vídeo: Como faço para mesclar frames de dados do Panda?
Vídeo: Como Juntar Informação de 2 Tabelas em Python 2024, Novembro
Anonim

Para se juntar a estes DataFrames , pandas fornece várias funções como concat (), fundir (), join (), etc. Nesta seção, você praticará o uso de fundir () função de pandas . Você pode notar que o DataFrames são agora fundido em um único Quadro de dados com base nos valores comuns presentes na coluna id de ambos os DataFrames.

Tendo isso em mente, como você combina frames de dados?

Especifique o Junte digite o comando “como”. Uma esquerda Junte , ou saiu fundir , mantém todas as linhas da esquerda quadro de dados . Resultado da esquerda- Junte ou à esquerda fundir de dois dataframes em Pandas. Linhas à esquerda quadro de dados que não tem correspondente Junte valor à direita quadro de dados são deixados com valores NaN.

Além disso, como faço para anexar um Dataframe a outro Dataframe em Python? Dataframe do Pandas . acrescentar () função é usada para acrescentar filas de outro quadro de dados ao final do dado quadro de dados , retornando um novo quadro de dados objeto. As colunas não estão no original dataframes são adicionadas como novas colunas e as novas células são preenchidas com o valor NaN. ignore_index: se True, não use os rótulos de índice.

Levando isso em consideração, qual é a diferença entre mesclar e juntar em pandas?

Quadro de dados. Junte () métodos como uma maneira conveniente de acessar os recursos de pandas . Junte (df2) sempre junta-se através do índice de df2, mas df1. fundir (df2) pode Junte para uma ou mais colunas de df2 (padrão) ou para o índice de df2 (com right_index = True).

NaN é um panda?

Detectar NaN valores pandas usa qualquer um. isna () ou. é nulo(). o NaN valores são herdados do fato de que pandas é construído em cima do numpy, enquanto os nomes das duas funções se originam dos DataFrames de R, cuja estrutura e funcionalidade pandas tentou imitar.

Recomendado: