Verifiera integritet

Joining Data with pandas

Aaren Stubberfield

Instructor

Låt oss kontrollera datan

Möjligt sammanslagningsproblem:

Två DataFrames sammanfogade horisontellt med ett en-till-många-förhållande

  • Oavsiktligt en-till-många-förhållande
  • Oavsiktligt många-till-många-förhållande

Möjligt konkatenatsproblem:

Två DataFrames vertikalt sammanfogade med en dubblettrad i den andra DataFramen

  • Dubblettposter möjligen oavsiktligt introducerade
Joining Data with pandas

Validera sammanslagningar

.merge(validate=None):

  • Kontrollerar om sammanslagningen är av angiven typ
  • 'one_to_one'
  • 'one_to_many'
  • 'many_to_one'
  • 'many_to_many'
Joining Data with pandas

Datamängd för exempel på sammanslagning

Tabellnamn: tracks

  tid  name             aid  mtid  gid  u_price
0 2    Balls to the...  2    2     1    0.99   
1 3    Fast As a Shark  3    2     1    0.99   
2 4    Restless and...  3    2     1    0.99   

Tabellnamn: specs

  tid  milliseconds  bytes  
0 2    342562        5510424
1 3    230619        3990994
2 2    252051        4331779
Joining Data with pandas

Validera sammanslagning: one_to_one

tracks.merge(specs, on='tid', 
             validate='one_to_one')
Traceback (most recent call last):
MergeError: Merge keys are not unique in right dataset; not a one-to-one merge
Joining Data with pandas

Validera sammanslagning: one_to_many

albums.merge(tracks, on='aid', 
             validate='one_to_many')
  aid  title            artid  tid  name             mtid  gid  u_price
0 2    Balls to the...  2      2    Balls to the...  2     1    0.99   
1 3    Restless and...  2      3    Fast As a Shark  2     1    0.99   
2 3    Restless and...  2      4    Restless and...  2     1    0.99   
Joining Data with pandas

Verifiera konkatenationer

.concat(verify_integrity=False):

  • Kontrollerar om det nya sammanfogade indexet innehåller dubbletter
  • Standardvärdet är False
Joining Data with pandas

Datamängd för .concat()-exempel

Tabellnamn: inv_feb

     cid  invoice_date  total
iid 
7    38   2009-02-01    1.98 
8    40   2009-02-01    1.98 
9    42   2009-02-02    3.96 

Tabellnamn: inv_mar

     cid  invoice_date  total
iid 
9    17   2009-03-04    1.98 
15   19   2009-03-04    1.98 
16   21   2009-03-05    3.96 
Joining Data with pandas

Verifiera konkatenation: exempel

pd.concat([inv_feb, inv_mar], 
          verify_integrity=True)
Traceback (most recent call last):
ValueError: Indexes have overlapping 
values: Int64Index([9], dtype='int64', 
name='iid')
pd.concat([inv_feb, inv_mar], 
          verify_integrity=False)
     cid  invoice_date  total
iid 
7    38   2009-02-01    1.98 
8    40   2009-02-01    1.98 
9    42   2009-02-02    3.96 
9    17   2009-03-04    1.98 
15   19   2009-03-04    1.98 
16   21   2009-03-05    3.96
Joining Data with pandas

Varför verifiera integritet och vad man gör

Varför:

  • Verklig data är ofta INTE ren

Vad man gör:

  • Åtgärda felaktig data
  • Ta bort dublettrader
Joining Data with pandas

Nu kör vi en övning!

Joining Data with pandas

Preparing Video For Download...