Pandas unirse vs fusion

"Pandas" es una herramienta de alto rendimiento para el entorno de Python. Es un código fuente "abierto" para el análisis de datos. La unión de pandas y el método de fusión de pandas se utilizan para la unión de los dos marcos de datos en un solo marco de datos. En ambos métodos de pandas, la diferencia es que la función de "unirse" de pandas se une al marco de datos utilizando un índice. Mientras que la función de "fusión" de pandas une el marco de datos utilizando el índice y el método de columna en el que podemos seleccionar la columna deseada nosotros mismos. El método de fusión de los pandas se usa principalmente en comparación con el método de unión de los pandas. El software que utilizaremos para la implementación es el software "Spyder", que se encuentra en el entorno de Python que nos proporcionará beneficios para la implementación del código del método de unión PANDAS () y la función de método PANDAS Merge ().

Sintaxis del método Pandas Join ()

El "DF" en la sintaxis anterior es la abreviatura del "marco de datos". Hay dos marcos de datos en la sintaxis con la función de "unión de puntos", que es para llamar al método. Es el método pandas para unir dos marcos de datos. Funciona utilizando el índice para combinar los marcos de datos en una sola.

Sintaxis del método Pandas Merge ()

La sintaxis del método de fusión de pandas tiene dos marcos de datos como "DF1" y "DF2". La función "fusión de puntos" está llamando al método de unir ambos marcos de datos con la apariencia de columnas invertidas.

Cubriremos las siguientes formas de combinar dos marcos de datos para usar los métodos de fusión de panda y pandas unirse:

• Método de unión de pandas superpuesto.
• Pandas Une el método utilizando un restablecimiento de índice.
• Método de fusión de pandas (columna "izquierda y derecha").
• Método de fusión de pandas explícito.

Creación de los marcos de datos para la implementación del método PANDAS FUMGE y PANDAS ANICIÓN

Primero, tenemos que crear un marco de datos. Para eso, utilizaremos la herramienta "Spyder". Después de abrirlo, comience a escribir el código. Importar pandas como "PD" para la Asociación de Bibliotecas de Pandas. Tenemos las variables de marco de datos como "X", "Y", "P" y "Q correspondientemente y" A "con los valores" 1 "y" B "con el valor asignado como" 2 ".

La salida es un "DF" creado con los valores asignados. Podemos hacerlo tan grande como los datos son.

Creación de otro marco de datos

Tenemos que hacer otro marco de datos para comprender los métodos de unión de pandas y fusionar pandas claramente. Aquí, tenemos "DF" creado lo mismo que el "DF" anterior, solo las valores son variables asignadas son diferentes. Tenemos "H", "J", "S" y "D", mientras que asignan valores "B" con el valor "8" y "Y" con el valor "3".

La salida muestra un simple "DF" creado.

Ejemplo # 01: Método de unión de pandas (superposición)

Ahora, veremos cómo unir dos marcos de datos con el método de unión de pandas. Para este método, podemos elegir la columna de su elección en la que queremos trabajar desde DataFrame. Hemos tomado el ejemplo con la columna superpuesta "izquierda" del "DF", por lo que podemos solucionar esto con el "sufijo" para superar la superposición de los datos. Aquí, las variables utilizadas son "X", "Z", "V", "D". "P", "O", "L" e "Y" con los valores asignados como "3", "6", "7" y "9". El ".unirse "llama al método, con el alineado establecido a la izquierda, unirse con el sufijo" DF "derecho. ". El "sufijo" utilizado en el código se debe a que en el marco de datos, hay dos columnas que tienen el mismo nombre que es "clave" y que no se superpondrán a los datos.

La salida no muestra datos superpuestos con el método de unir dos "DF" utilizando el método de unión PANDAS.

Ejemplo # 02: método de unión de pandas utilizando un restablecimiento de índice

En este ejemplo, especificaremos por separado la columna con el parámetro "ON" para usar como "clave" en la unión del método que ayuda a unir los dos marcos de datos. lo combinado se hace con este parámetro. Además, el índice de uno de los dos "DF" debería ser similar para unirse a ellos. Los tipos similares de datos o datos utilizados para el mismo propósito pueden estar juntos para procesar. Esto todavía usará el índice, usando desde la derecha. Las variables son las "s", "t", "u", "v", "n", 'w "," k "y" Q ". Los valores asignados son "3", "6", "7" y "9". El "índice de puntos de reinicio" es un método de pandas para restablecer el índice del "DF". El índice de reinicio establece todos los enteros de su listado de marco de datos desde 0 hasta que los datos de DataFrame se alargan.

Aquí está la salida que se muestra con el método de unión "clave" de índice de pandas.

Ejemplo # 03: Método de fusión de pandas (columna "izquierda y derecha")

El método de fusión realiza una operación similar al método de unión de pandas. Ambos métodos son para combinar datos en un marco de datos similar. El método de fusión es más versátil que requiere especificar la clave. También podemos especificarlo en las columnas izquierda y derecha dependiendo del trabajo de su marco de datos. Las variables en el código son "S", "D", "G", "F", "K", "J", "B" y "Q". Los valores asignados son "9", "5", "6" y "7". La implementación externa de "unirse" se realiza tanto en "DF" utilizando el parámetro "cómo" de la función de método de fusión de pandas.

La salida que vemos muestra los datos fusionados de los dos marcos de datos. La "Nan" representa "no un número", lo que significa que donde no hay un número asignado en los datos, el "Nan" muestra allí.

Ejemplo # 04: el método de fusión explícitamente

Aquí, en este ejemplo, el método de fusión es la destrucción del índice y el valor del índice no se supone en el marco de datos. Haremos este método de acuerdo con el trabajo necesario, donde la especificación explícita es hacer un seguimiento. Fusionará los datos en función de un índice izquierdo o índice derecho con el parámetro. Las variables en este marco de datos son "t", "r", "i", "u", "h", "o", "e" y "e". Los valores asignados son "2", "4", "6" y "4". El ejemplo anterior del método de fusión de pandas con la selección de columnas de acuerdo con la necesidad es el método más presentable y valioso para unir los dos marcos de datos. Comprobando al final de la línea de código sobre la tecla de combinación que es única en el conjunto de datos.

En la salida a continuación, el índice no se muestra sin el índice, pero la función se realiza en función del índice derecho e izquierdo.

Conclusión

Los métodos Merge () y Un Join () son métodos que son muy convenientes y efectivos. Ambas funciones se utilizan para unir los dos marcos de datos separados en el mismo marco de datos pero tienen un uso diferente según el caso. En este artículo, hemos aprendido las diferencias clave entre el método de Pandas unión y fusión. Después de hacer los ejemplos y comprender el método de unión de pandas, lo concluiremos con el conocimiento de que, si queremos unir más flexible y en el estilo de la base de datos, es preferible ir con el método de fusión de pandas. Por otro lado, si queremos hacer la combinación de DataFrame con el índice ampliamente, podemos ir con la función de método PANDAS Join ().