Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

🐼 How to: объединять таблицы в Pandas

Разберём основные виды соединений DataFrame:

✅ Full Outer Join (Полное внешнее соединение):
Возвращает все записи из обеих таблиц. Если нет совпадения, подставляется NaN.

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
    'ID': [1, 2, 3],
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
})

df2 = pd.DataFrame({
    'ID': [3, 4, 5],
    'Age': [23, 34, 45]
})

full_outer = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='outer')
print(full_outer)

✅ Inner Join (Внутреннее соединение):
Возвращает только совпадающие записи из обеих таблиц.

inner = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='inner')
print(inner)

✅ Left Outer Join (Левое соединение):
Берёт все записи из левой таблицы и только совпадающие из правой. Остальные заполняются NaN.

left_outer = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='left')
print(left_outer)

✅ Right Outer Join (Правое соединение):
Аналогично левому соединению, но теперь берём все записи из правой таблицы.

right_outer = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='right')
print(right_outer)

Библиотека дата-сайентиста #буст

👍9❤1🔥1

www.tgoop.com/dsproglib/6208

2.09K viewsMar 11 at 07:02

🐼 How to: объединять таблицы в Pandas

Разберём основные виды соединений DataFrame:

✅ Full Outer Join (Полное внешнее соединение):
Возвращает все записи из обеих таблиц. Если нет совпадения, подставляется NaN.

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
    'ID': [1, 2, 3],
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
})

df2 = pd.DataFrame({
    'ID': [3, 4, 5],
    'Age': [23, 34, 45]
})

full_outer = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='outer')
print(full_outer)

inner = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='inner')
print(inner)

left_outer = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='left')
print(left_outer)

right_outer = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='right')
print(right_outer)

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение