Birden çok veri kümesini birleştirme

pandas ile Kolaylaştırılmış Veri Alımı

Amany Mahfouz

Instructor

Zincirleme (concatenate)

Kullanım durumu: bir DataFrame’e başka birinden satır eklemek
concat()
- pandas fonksiyonu
- Söz dizimi: pd.concat([df1,df2])
- Satırları yeniden numaralamak için ignore_index değerini True yapın

Zincirleme (concatenate)

# İlk 20 kitapçı sonucunu alın
params = {"term": "bookstore", 
          "location": "San Francisco"}  
first_results = requests.get(api_url,
                             headers=headers,
                             params=params).json()

first_20_bookstores = json_normalize(first_results["businesses"],
                                     sep="_")

print(first_20_bookstores.shape)

(20, 24)

# Sonraki 20 kitapçıyı alın
params["offset"] = 20
next_results = requests.get(api_url,
                            headers=headers,
                            params=params).json()

next_20_bookstores = json_normalize(next_results["businesses"],
                                    sep="_")

print(next_20_bookstores.shape)

(20, 24)

# Kitapçı veri kümelerini birleştirip satırları yeniden numaralayın
bookstores = pd.concat([first_20_bookstores, next_20_bookstores],
                        ignore_index=True)

print(bookstores.name)

0                             City Lights Bookstore
1                            Alexander Book Company
2                                 Borderlands Books
3                                   Alley Cat Books
4                                   Dog Eared Books
...                                             ...
35                                     Forest Books
36                San Francisco Center For The Book
37                           KingSpoke - Book Store
38                            Eastwind Books & Arts
39                                      My Favorite
Name: name, dtype: object

Birleştirme

Kullanım durumu: ilişkili sütunlar eklemek için veri kümelerini birleştirme
Veri kümelerinde ortak değerlere sahip anahtar sütun(lar) vardır
merge(): SQL join’in pandas karşılığı

Birleştirme

merge()
- Hem bir pandas fonksiyonu hem de bir DataFrame metodu
df.merge() argümanları
- Birleştirilecek ikinci DataFrame
- Üzerinde birleştirilecek sütunlar
  - İsimler her iki DataFrame’de aynıysa on
  - Anahtar adları farklıysa left_on ve right_on
  - Anahtar sütunlar aynı veri tipinde olmalı

call_counts.head()

  created_date  call_counts
0   01/01/2018         4597
1   01/02/2018         4362
2   01/03/2018         3045
3   01/04/2018         3374
4   01/05/2018         4333

weather.head()

         date    tmax  tmin  
0  12/01/2017      52    42  
1  12/02/2017      48    39  
2  12/03/2017      48    42  
3  12/04/2017      51    40  
4  12/05/2017      61    50

Birleştirme

# Tarih sütunlarında weather'ı call_counts ile birleştirin
merged = call_counts.merge(weather, 
                           left_on="created_date", 
                           right_on="date")

print(merged.head())

  created_date  call_counts        date  tmax  tmin
0   01/01/2018         4597  01/01/2018    19     7
1   01/02/2018         4362  01/02/2018    26    13
2   01/03/2018         3045  01/03/2018    30    16
3   01/04/2018         3374  01/04/2018    29    19
4   01/05/2018         4333  01/05/2018    19     9

Birleştirme

   created_date  call_counts        date  tmax  tmin
0    01/01/2018         4597  01/01/2018    19     7
1    01/02/2018         4362  01/02/2018    26    13
2    01/03/2018         3045  01/03/2018    30    16
3    01/04/2018         3374  01/04/2018    29    19
4    01/05/2018         4333  01/05/2018    19     9

Varsayılan merge() davranışı: yalnızca her iki veri setinde de olan değerleri döndürür
DataFrame’ler arasında her eşleşen değer için bir kayıt
- Çoklu eşleşme = çoklu kayıt

Hadi pratik yapalım!

pandas ile Kolaylaştırılmış Veri Alımı