Bagaimanakah cara saya menggabungkan bingkai data Panda?
Bagaimanakah cara saya menggabungkan bingkai data Panda?

Video: Bagaimanakah cara saya menggabungkan bingkai data Panda?

Video: Bagaimanakah cara saya menggabungkan bingkai data Panda?
Video: Belajar Pandas : Menggabungkan Data 2024, November
Anonim

Untuk menyertai ini DataFrames , panda menyediakan pelbagai fungsi seperti concat(), bercantum (), join(), dsb. Dalam bahagian ini, anda akan berlatih menggunakan bercantum () fungsi panda . Anda boleh perhatikan bahawa DataFrames sekarang digabungkan menjadi satu DataFrame berdasarkan nilai sepunya yang terdapat dalam lajur id kedua-dua DataFrames.

Memastikan perkara ini dilihat, bagaimana anda menggabungkan bingkai data?

Nyatakan sertai taip arahan "bagaimana". A kiri sertai , atau kiri bercantum , menyimpan setiap baris dari kiri rangka data . Keputusan dari kiri- sertai atau kiri- bercantum daripada dua bingkai data dalam Panda. Baris di sebelah kiri rangka data yang tidak mempunyai sepadan sertai nilai di sebelah kanan rangka data ditinggalkan dengan nilai NaN.

Tambahan pula, bagaimanakah cara saya menambahkan Dataframe ke Dataframe lain dalam Python? Bingkai data panda . tambahkan () fungsi digunakan untuk tambahkan deretan yang lain rangka data hingga akhir yang diberikan rangka data , mengembalikan yang baru rangka data objek. Lajur bukan dalam asal bingkai data ditambahkan sebagai lajur baharu dan sel baharu diisi dengan nilai NaN. ignore_index: Jika Benar, jangan gunakan label indeks.

Dengan mengambil kira perkara ini, apakah perbezaan antara bergabung dan bergabung dalam panda?

DataFrame. sertai () kaedah sebagai cara yang mudah untuk mengakses keupayaan panda . sertai (df2) sentiasa menyertai melalui indeks df2, tetapi df1. bercantum (df2) boleh sertai kepada satu atau lebih lajur df2 (lalai) atau kepada indeks df2 (dengan right_index=True).

Adakah NaN seekor panda?

Untuk mengesan NaN nilai panda menggunakan sama ada. isna() atau. isnull(). The NaN nilai diwarisi daripada hakikat bahawa panda dibina di atas numpy, manakala nama dua fungsi berasal daripada DataFrames R, yang struktur dan fungsinya panda cuba meniru.

Disyorkan: