


Wie füge ich DataFrames zusammen und füge Spalten aus beiden hinzu?
DataFrames mit Spalteneinschluss zusammenführen
Beim Zusammenführen zweier DataFrames ist es üblich, Informationen aus dem ersten beizubehalten und gleichzeitig Daten aus dem zweiten zu integrieren. Lassen Sie uns untersuchen, wie Sie dies in Pandas erreichen können.
Stellen Sie sich das folgende Szenario vor:
- DataFrame df1 enthält Altersinformationen für Einzelpersonen.
- DataFrame df2 enthält Geschlechtsinformationen für Einzelpersonen .
Unser Ziel ist es, df1 mit Geschlechtsinformationen zu füllen und gleichzeitig Informationen für Personen beizubehalten, die nicht in df2 vorhanden sind.
Lösung
Methode 1: Verwendung der Zusammenführungsfunktion von Pandas mit Linksverknüpfung
<code class="python">df = df1.merge(df2[['Name', 'Sex']], on='Name', how='left')</code>
Dieser Zusammenführungsvorgang verbindet df1 in der Spalte „Name“ mit df2, wobei alle Zeilen von df1 erhalten bleiben (aufgrund der Linksverknüpfung) und die Werte in „Geschlecht“ aktualisiert werden, sofern verfügbar.
Methode 2: Verwendung der Kartenfunktion von Pandas
<code class="python">df1['Sex'] = df1['Name'].map(df2.set_index('Name')['Sex'])</code>
Dieser Ansatz verwendet die Kartenfunktion, um die Spalte „Name“ von df1 der Spalte „Geschlecht“ von df2 zuzuordnen, während Name als Index in df2 festgelegt wird. Dadurch werden Personen in beiden DataFrames effektiv abgeglichen und fehlende Werte mit NaN aufgefüllt.
Überlegungen
Wenn in df2 doppelte Namenswerte vorhanden sind, kann der Kartenansatz inkonsistente Ergebnisse liefern. Erwägen Sie in solchen Fällen die Deduplizierung von df2 oder die Verwendung einer wörterbuchbasierten Zuordnung.
Verwenden Sie die Zusammenführungsfunktion außerdem mit Vorsicht, wenn Name fehlende Werte enthält, da dadurch nicht übereinstimmende Zeilen entfernt werden. Wenn die Datenintegrität von entscheidender Bedeutung ist, behandeln Sie fehlende Werte vor dem Zusammenführen entsprechend.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie füge ich DataFrames zusammen und füge Spalten aus beiden hinzu?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
