Би Panda өгөгдлийн хүрээг хэрхэн нэгтгэх вэ?
Би Panda өгөгдлийн хүрээг хэрхэн нэгтгэх вэ?

Видео: Би Panda өгөгдлийн хүрээг хэрхэн нэгтгэх вэ?

Видео: Би Panda өгөгдлийн хүрээг хэрхэн нэгтгэх вэ?
Видео: Pandas дахь DataFrames нэгтгэх | Python Pandas заавар 2024, Гуравдугаар сар
Anonim

Эдгээрт нэгдэхийн тулд DataFrames , панда concat() гэх мэт олон функцээр хангадаг. нэгтгэх (), join() гэх мэт. Энэ хэсэгт та ашиглах дадлага хийх болно нэгтгэх () функц панда . Та анзаарч болно DataFrames одоо байна нэгтгэсэн сингл болгон DataFrame аль алиных нь id баганад байгаа нийтлэг утгууд дээр үндэслэсэн DataFrames.

Үүнийг анхаарч үзвэл та өгөгдлийн хүрээг хэрхэн нэгтгэх вэ?

-ийг зааж өгнө үү нэгдэх "яаж" командыг бичнэ үү. Зүүн нэгдэх , эсвэл зүүн нэгтгэх , зүүнээс мөр бүрийг хадгалдаг өгөгдлийн хүрээ . Зүүн талын үр дүн - нэгдэх эсвэл зүүн - нэгтгэх хоёрын өгөгдлийн фреймүүд Pandas-д. Зүүн талын эгнээ өгөгдлийн хүрээ харгалзах зүйлгүй нэгдэх баруун талд үнэ цэнэ өгөгдлийн хүрээ NaN утгуудтай үлдэнэ.

Цаашилбал, би Python дээрх өөр Dataframe-д Dataframe-г хэрхэн нэмэх вэ? Pandas dataframe . хавсаргана () функцийг ашигладаг хавсаргана бусад эгнээ өгөгдлийн хүрээ өгөгдсөн төгсгөл хүртэл өгөгдлийн хүрээ , шинийг буцааж байна өгөгдлийн хүрээ обьект. Баганууд эх хувилбарт байхгүй өгөгдлийн фреймүүд шинэ багана болгон нэмж, шинэ нүднүүдийг NaN утгаар дүүргэнэ. ignore_index: Хэрэв үнэн бол индексийн шошгыг бүү ашиглаарай.

Үүнийг анхаарч үзвэл панда нийлэх, нэгдэх хоёрын ялгаа юу вэ?

DataFrame. нэгдэх () аргуудыг боломжид нэвтрэхэд тохиромжтой арга юм панда . нэгдэх (df2) үргэлж нэгддэг df2 индексээр дамжуулан, гэхдээ df1. нэгтгэх (df2) болно нэгдэх df2-ийн нэг буюу хэд хэдэн баганад (өгөгдмөл) эсвэл df2-ийн индекс рүү (баруун_индекс=Үнэн).

NaN панда мөн үү?

Илрүүлэхийн тулд НаН үнэт зүйлс панда аль нэгийг нь ашигладаг. isna() эсвэл. isnull(). The НаН үнэт зүйлс нь өвлөгддөг панда numpy дээр бүтээгдсэн бөгөөд хоёр функцийн нэр нь бүтэц, ажиллагаа нь R-ийн DataFrames-ээс гаралтай. панда дуурайх гэж оролдсон.

Зөвлөмж болгож буй: