Podsumowanie i studium przypadku

Pandas Joins dla użytkowników arkuszy kalkulacyjnych

John Miller

Principal Data Scientist

Rozdział 1 – Wprowadzenie do łączenia danych

$$

  • Typowe sytuacje

  • Łączenie danych wierszami lub kolumnami

    pd.concat([df1, df2], axis=0)
  • Pandas jako potężne narzędzie

$$ punts

Pandas Joins dla użytkowników arkuszy kalkulacyjnych

Rozdział 2 – Łączenia w stylu VLOOKUP

$$

Łączenia jeden-do-jednego w stylu VLOOKUP 

pd.merge(left_df, right_df, 
         how='inner', 
         on='key_column')

left merge

Pandas Joins dla użytkowników arkuszy kalkulacyjnych

Rozdział 3 – Łączenia jeden-do-wielu

$$ Łączenia (scalenia) po kolumnie klucza

df1.merge(df2, how='inner', 
          on='key_column')

$$

Łączenia po unikalnym indeksie

df1.join(df2, how='left')

$$ przykład jeden-do-wielu

Pandas Joins dla użytkowników arkuszy kalkulacyjnych

Rozdział 4 – Zaawansowane łączenia

Zaawansowane parametry

  • left_index, right_index
  • suffixes
  • indicator
  • sort
pd.merge_ordered(left_df, right_df, 
                 how='outer')

pd.merge_asof(left_df, right_df, 
               direction='backward')

pandas

Pandas Joins dla użytkowników arkuszy kalkulacyjnych

Dziękujemy!

Pandas Joins dla użytkowników arkuszy kalkulacyjnych

Preparing Video For Download...