Si mund të bashkoj kornizat e të dhënave Panda?
Si mund të bashkoj kornizat e të dhënave Panda?

Video: Si mund të bashkoj kornizat e të dhënave Panda?

Video: Si mund të bashkoj kornizat e të dhënave Panda?
Video: Python! pandas DataFrame to csv 2024, Nëntor
Anonim

Për t'u bashkuar me këto Korniza e të Dhënave , pandat ofron funksione të shumta si concat(), shkrihet (), join(), etj. Në këtë seksion, do të praktikoni përdorimin shkrihet () funksioni i pandat . Mund të vëreni se Korniza e të Dhënave janë tani të bashkuara në një të vetme Korniza e të Dhënave bazuar në vlerat e përbashkëta të pranishme në kolonën id të të dyjave Korniza e të Dhënave.

Duke e mbajtur këtë parasysh, si i kombinoni kornizat e të dhënave?

Specifikoni bashkohen shkruani komandën "si". Një majtas bashkohen , ose u largua shkrihet , mban çdo rresht nga e majta korniza e të dhënave . Rezultati nga e majta - bashkohen ose majtas- shkrihet nga dy kornizat e të dhënave në Panda. Rreshtat në të majtë korniza e të dhënave që nuk kanë përkatëse bashkohen vlera në të djathtë korniza e të dhënave mbeten me vlera NaN.

Për më tepër, si mund të shtoj një Dataframe në një Dataframe tjetër në Python? Korniza e të dhënave të pandas . shtoj () funksioni përdoret për të shtoj rreshta të tjera korniza e të dhënave deri në fund të dhënë korniza e të dhënave , duke kthyer një të re korniza e të dhënave Objekt. Kolonat jo në origjinal kornizat e të dhënave shtohen si kolona të reja dhe qelizat e reja mbushen me vlerë NaN. ignore_index: Nëse është e vërtetë, mos përdorni etiketat e indeksit.

Duke e mbajtur këtë në konsideratë, cili është ndryshimi midis bashkimit dhe bashkimit në panda?

Korniza e të Dhënave. bashkohen () metodat si një mënyrë e përshtatshme për të hyrë në aftësitë e pandat . bashkohen (df2) gjithmonë bashkohet nëpërmjet indeksit të df2, por df1. shkrihet (df2) mund bashkohen në një ose më shumë kolona të df2 (e parazgjedhur) ose në indeksin e df2 (me indeksin e djathtë=E vërtetë).

A është NaN një panda?

Për të zbuluar NaN vlerat pandat përdor ose. isna() ose. isnull(). Të NaN vlerat trashëgohen nga fakti se pandat është ndërtuar mbi numpy, ndërsa emrat e dy funksioneve e kanë origjinën nga DataFrames e R, struktura dhe funksionaliteti i të cilit pandat u përpoq të imitonte.

Recommended: