Genauer Blick auf 1:1-Joins

Pandas-Joins für Spreadsheet-Nutzer

John Miller

Principal Data Scientist

Grundlagen von pandas.merge()

$$

Für komplementäre Daten
pd.merge(left, right)
Join über eine oder mehrere Spalten
Ähnlich wie VLOOKUP

verzapftes Holz

Left Joins

Left Merge

$$

pd.merge(df_left, df_right, 
         on='GameKey', how='left')

Datenrahmennamen für die Platzhalter „df_left“ und „df_right“ angeben
Ergebnis hat die Zeilen des linken DataFrames

Right Joins

Right Merge

$$

pd.merge(df_left, df_right, 
         on='GameKey', how='right')

Gleiches Konzept wie Left Join
Ergebnis hat die Zeilen des rechten DataFrames

Ein Rahmen für Joins

$$

Nach Sichtung der Daten:

Beziehung bestimmen
Eindeutige Werte in der Schlüsselspalte prüfen
Merge-Anweisung schreiben und ausführen

Quadrate

Join über zwei Schlüssel

$$ Merge mit mehreren Schlüsseln

$$

Beziehung bestimmen
Eindeutige Werte in der Schlüsselspalte prüfen
Merge-Anweisung schreiben und ausführen

$$

 pd.merge(df_left, df_right,
           on=['GameKey', 'PlayId'])

Lass uns üben!

Pandas-Joins für Spreadsheet-Nutzer

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