¿Cómo fusiono los marcos de datos de Panda?
¿Cómo fusiono los marcos de datos de Panda?

Video: ¿Cómo fusiono los marcos de datos de Panda?

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Video: Pandas dataframe Trabajar y manipular datos (data wrangling) 2024, Noviembre
Anonim

Para unirse a estos DataFrames , pandas proporciona múltiples funciones como concat (), unir (), join (), etc. En esta sección, practicarás el uso de unir () funcion de pandas . Puedes notar que el DataFrames son ahora fusionado en un solo Marco de datos basado en los valores comunes presentes en la columna id de ambos DataFrames.

Teniendo esto en cuenta, ¿cómo se combinan los marcos de datos?

Especifica el entrar escriba el comando "cómo". Una izquíerda entrar , o se fue unir , mantiene todas las filas de la izquierda marco de datos . Resultado de izquierda entrar o izquierda unir de dos marcos de datos en Pandas. Filas a la izquierda marco de datos que no tienen correspondiente entrar valor a la derecha marco de datos quedan con valores de NaN.

Además, ¿cómo agrego un marco de datos a otro marco de datos en Python? Marco de datos de pandas . adjuntar La función () se usa para adjuntar filas de otros marco de datos hasta el final de lo dado marco de datos , devolviendo un nuevo marco de datos objeto. Columnas que no están en el original marcos de datos se agregan como nuevas columnas y las nuevas celdas se completan con el valor NaN. ignore_index: Si es True, no use las etiquetas de índice.

Teniendo esto en cuenta, ¿cuál es la diferencia entre fusionar y unirse en pandas?

Marco de datos. entrar () métodos como una forma conveniente de acceder a las capacidades de pandas . entrar (df2) siempre Uniones a través del índice de df2, pero df1. unir (df2) puede entrar a una o más columnas de df2 (predeterminado) o al índice de df2 (con right_index = True).

¿NaN es un panda?

Detectar Yaya valores pandas utiliza cualquiera. isna () o. es nulo(). los Yaya los valores se heredan del hecho de que pandas está construido sobre numpy, mientras que los nombres de las dos funciones se originan en los DataFrames de R, cuya estructura y funcionalidad pandas trató de imitar.

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