DataFrames को वर्टिकली जोड़ें

pandas के साथ Data Joining

Aaren Stubberfield

Instructor

दो टेबल्स को वर्टिकली जोड़ें

दो टेबल्स को वर्टिकली साथ रखा जा रहा है

pandas की .concat() मेथड वर्टिकल और हॉरिजॉन्टल दोनों तरह से जोड़ सकती है.
- axis=0, वर्टिकल

बेसिक concatenation

3 अलग टेबल्स
समान कॉलम नाम
टेबल वैरिएबल के नाम:
- inv_jan (ऊपर)
- inv_feb (बीच)
- inv_mar (नीचे)

  iid  cid  invoice_date  total
0 1    2    2009-01-01    1.98 
1 2    4    2009-01-02    3.96 
2 3    8    2009-01-03    5.94

  iid  cid  invoice_date  total
0 7    38   2009-02-01    1.98 
1 8    40   2009-02-01    1.98 
2 9    42   2009-02-02    3.96

  iid  cid  invoice_date  total
0 14   17   2009-03-04    1.98 
1 15   19   2009-03-04    1.98 
2 16   21   2009-03-05    3.96

बेसिक concatenation

pd.concat([inv_jan, inv_feb, inv_mar])

   iid  cid  invoice_date  total
0  1    2    2009-01-01    1.98 
1  2    4    2009-01-02    3.96 
2  3    8    2009-01-03    5.94 
0  7    38   2009-02-01    1.98 
1  8    40   2009-02-01    1.98 
2  9    42   2009-02-02    3.96 
0  14   17   2009-03-04    1.98 
1  15   19   2009-03-04    1.98 
2  16   21   2009-03-05    3.96

इंडेक्स को नज़रअंदाज़ करना

pd.concat([inv_jan, inv_feb, inv_mar],
          ignore_index=True)

   iid  cid  invoice_date  total
0  1    2    2009-01-01    1.98 
1  2    4    2009-01-02    3.96 
2  3    8    2009-01-03    5.94 
3  7    38   2009-02-01    1.98 
4  8    40   2009-02-01    1.98 
5  9    42   2009-02-02    3.96 
6  14   17   2009-03-04    1.98 
7  15   19   2009-03-04    1.98 
8  16   21   2009-03-05    3.96

मूल टेबल्स को लेबल देना

pd.concat([inv_jan, inv_feb, inv_mar],
          ignore_index=False, 
          keys=['jan','feb','mar'])

       iid  cid  invoice_date  total
jan 0  1    2    2009-01-01    1.98 
    1  2    4    2009-01-02    3.96 
    2  3    8    2009-01-03    5.94 
feb 0  7    38   2009-02-01    1.98 
    1  8    40   2009-02-01    1.98 
    2  9    42   2009-02-02    3.96 
mar 0  14   17   2009-03-04    1.98 
    1  15   19   2009-03-04    1.98 
    2  16   21   2009-03-05    3.96

अलग कॉलम नामों वाली टेबल्स को जोड़ें

टेबल: inv_jan

  iid  cid  invoice_date  total
0 1    2    2009-01-01    1.98 
1 2    4    2009-01-02    3.96 
2 3    8    2009-01-03    5.94

टेबल: inv_feb

  iid  cid  invoice_date  total  bill_ctry
0 7    38   2009-02-01    1.98   Germany  
1 8    40   2009-02-01    1.98   France   
2 9    42   2009-02-02    3.96   France

अलग कॉलम नामों वाली टेबल्स को जोड़ें

pd.concat([inv_jan, inv_feb],
          sort=True)

  bill_ctry  cid  iid  invoice_date  total
0 NaN        2    1    2009-01-01    1.98 
1 NaN        4    2    2009-01-02    3.96 
2 NaN        8    3    2009-01-03    5.94 
0 Germany    38   7    2009-02-01    1.98 
1 France     40   8    2009-02-01    1.98 
2 France     42   9    2009-02-02    3.96

अलग कॉलम नामों वाली टेबल्स को जोड़ें

pd.concat([inv_jan, inv_feb],
          join='inner')

iid  cid  invoice_date  total
1    2    2009-01-01    1.98 
2    4    2009-01-02    3.96 
3    8    2009-01-03    5.94 
7    38   2009-02-01    1.98 
8    40   2009-02-01    1.98 
9    42   2009-02-02    3.96

अभ्यास करते हैं!

pandas के साथ Data Joining