Wie führt man verschiedene Arten von Verknüpfungen durch und behandelt fehlende Daten in Pandas?

Pandas Merging 101

Grundlagen des Zusammenführens – Grundlegende Arten von Verknüpfungen

Wie um einen (INNER| (LEFT|RIGHT|FULL) OUTER) JOIN mit durchzuführen Pandas?

Um einen Zusammenführungsvorgang durchzuführen, verwenden Sie die Merge-Methode für einen DataFrame. Geben Sie den anderen DataFrame und die Zusammenführungsschlüssel als Argumente an. Die verschiedenen Arten von Joins sind:

• INNER JOIN: Verbindet Zeilen, die dieselben Werte im Zusammenführungsschlüssel haben.
• LEFT OUTER JOIN: Behält alle Zeilen aus dem linken DataFrame bei und fügt fehlende Werte für Zeilen im rechten ein DataFrame.
• RIGHT OUTER JOIN: Behält alle Zeilen aus dem rechten DataFrame bei und fügt fehlende Werte für Zeilen im linken DataFrame ein.
• FULL OUTER JOIN: Kombiniert alle Zeilen aus beiden DataFrames und fügt fehlende Werte für alle fehlenden ein Überlappungen.

Wie füge ich NaNs für fehlende Zeilen nach einer Zusammenführung hinzu?

Fehlende Daten im rechten DataFrame nach einem LEFT OUTER JOIN oder im linken DataFrame nach einem RIGHT OUTER JOIN werden standardmäßig durch NaNs ersetzt.

Wie werde ich das los? NaNs nach dem Zusammenführen?

NaNs können durch Filtern oder mithilfe der Methode fillna() entfernt werden, um sie durch einen gewünschten Wert zu ersetzen.

Kann ich den Index zusammenführen? ?

Ja, Sie können den Index zusammenführen, indem Sie den Index mithilfe von left_index und right_index als Zusammenführungsschlüssel festlegen Parameter.

Wie füge ich mehrere DataFrames zusammen?

Mehrere DataFrames können durch mehrmaliges Aufrufen von merge oder mithilfe der pd.concat-Funktion zusammengeführt werden.

Cross-Join mit Pandas

Um einen Cross-Join durchzuführen, der jede Zeile von kombiniert Verwenden Sie die pd.merge-Funktion, um einen DataFrame mit jeder Zeile aus einem anderen zu erstellen, ohne einen Zusammenführungsschlüssel anzugeben.

zusammenführen? verbinden? concat? aktualisieren? WHO? Was? Warum?!!

Die folgende Tabelle fasst die Unterschiede zwischen diesen Vorgängen zusammen:

Vorgang

Zweck

Operation	Purpose
merge	Join DataFrames based on common keys
join	Alias for merge
concat	Concatenate DataFrames along a specific axis
update	Update one DataFrame with values from another

merge

DataFrames basierend auf Common verbinden Schlüssel

join

Alias ​​für Zusammenführung

concat

DataFrames entlang einer bestimmten Achse verketten

aktualisieren

Aktualisieren Sie einen DataFrame mit Werte aus einem anderen

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie führt man verschiedene Arten von Verknüpfungen durch und behandelt fehlende Daten in Pandas?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!