Pandas merge() – Îmbinarea a două obiecte DataFrame

de
Tweet
Share
Share
Pin

Pandas, o bibliotecă Python esențială pentru analiza și manipularea datelor, pune la dispoziție funcția merge(), un instrument de bază pentru unirea a două obiecte DataFrame. Această funcționalitate oferă posibilitatea de a combina seturi de date în baza unor coloane comune, facilitând astfel compararea și sinteza informațiilor.

Introducere în procesul de îmbinare a datelor

Unirea datelor reprezintă o etapă fundamentală în analiza datelor, având ca scop integrarea mai multor seturi de date într-unul singur. Acest proces este esențial pentru:

  • Optimizarea calității datelor: Prin îmbinare, datele incomplete sau eronate pot fi corectate sau completate cu informații din alte seturi de date.
  • Identificarea corelațiilor: Această metodă poate evidenția legături și modele ascunse între diverse seturi de date, oferind o perspectivă mai aprofundată asupra informațiilor.
  • Eficientizarea analizelor: Unirea seturilor de date într-un singur format amplu reduce complexitatea analizei, eliminând necesitatea de a lucra cu mai multe seturi de date separate.

Tipuri de operații de îmbinare

Funcția merge() din Pandas oferă diverse modalități de îmbinare, fiecare având un comportament specific:

  • Îmbinare internă (inner join): Include doar rândurile care au valori corespunzătoare în coloanele de îmbinare, prezente în ambele seturi de date.
  • Îmbinare externă stânga (left outer join): Reține toate rândurile din setul de date din stânga și le completează cu rândurile corespunzătoare din dreapta. Rândurile din stânga fără corespondent în dreapta vor fi păstrate.
  • Îmbinare externă dreapta (right outer join): Similar cu îmbinarea externă stânga, dar reține toate rândurile din setul de date din dreapta, completându-le cu rândurile din stânga.
  • Îmbinare externă completă (full outer join): Reunește toate rândurile din ambele seturi de date, păstrând atât rândurile corespondente, cât și cele fără corespondent.

Sintaxa funcției merge()

Sintaxa generală a funcției merge() este următoarea:

pandas.merge(left, right, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, how='inner', indicator=False)

Unde:

  • left și right reprezintă cele două obiecte DataFrame care urmează a fi îmbinate.
  • on specifică numele coloanei sau coloanelor comune folosite pentru îmbinare.
  • left_on și right_on definesc coloanele specifice din obiectele left și right care vor fi utilizate pentru îmbinare.
  • left_index și right_index indică dacă indexurile obiectelor left și right trebuie considerate coloane de îmbinare.
  • how stabilește tipul de operație de îmbinare (internă, externă stânga, externă dreapta sau externă completă).
  • indicator adaugă o coloană în setul de date rezultat, indicând tipul de îmbinare aplicat fiecărui rând.

Exemplu de utilizare practică

Următorul exemplu ilustrează modul în care funcția merge() poate fi aplicată pentru a uni două obiecte DataFrame:

import pandas as pd

# Crearea a două obiecte DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    "id": [1, 2, 3],
    "nume": ["John", "Mary", "Bob"]
})

df2 = pd.DataFrame({
    "id": [1, 2, 4],
    "vârsta": [20, 25, 30]
})

# Îmbinarea obiectelor DataFrame în funcție de coloana "id"
df_imbinat = pd.merge(df1, df2, on="id")

# Afișarea setului de date rezultat
print(df_imbinat)

Rezultat:


   id  nume  vârsta
0   1  John     20
1   2  Mary     25

Concluzii

Funcția merge() din Pandas se distinge ca un instrument eficient pentru unirea obiectelor DataFrame, oferind o abordare versatilă de a combina diverse seturi de date. Înțelegerea diferitelor tipuri de îmbinare și a sintaxei funcției merge() este esențială pentru a efectua corect operațiile de îmbinare și a obține rezultatele dorite.

Întrebări frecvente

1. Care este scopul principal al îmbinării datelor?
– Îmbinarea datelor este utilizată pentru a îmbunătăți acuratețea datelor, a descoperi relații ascunse și a simplifica procesele de analiză.

2. Ce tipuri de îmbinări sunt suportate de Pandas?
– Pandas oferă suport pentru îmbinări interne, externe stânga, externe dreapta și externe complete.

3. Cum se specifică coloanele de îmbinare?
– Coloanele de îmbinare pot fi specificate prin intermediul argumentului on sau folosind argumentele left_on și right_on.

4. Cum se folosesc indexurile ca și coloane pentru îmbinare?
– Se setează argumentele left_index și right_index la True pentru a utiliza indexurile DataFrame-urilor ca și coloane pentru îmbinare.

5. Ce rol are o coloană indicator?
– O coloană indicator este o coloană adițională care arată tipul de îmbinare aplicat fiecărui rând din setul de date rezultat.

6. De ce ar trebui să utilizez îmbinarea în detrimentul concatenării?
– Îmbinarea este adecvată atunci când doriți să combinați rânduri pe baza unor coloane comune, în timp ce concatenarea combină rândurile succesiv.

7. Cum se pot îmbina mai mult de două obiecte DataFrame?
– Funcția merge() poate fi utilizată succesiv, îmbinând rezultatele fiecărei operații.

8. Ce se întâmplă când se îmbină obiecte DataFrame cu tipuri de date diferite?
– Pandas va încerca să convertească automat tipurile de date, dar, în unele cazuri, poate fi necesară o conversie manuală.