Подробнее об объединениях один к одному

Joins в pandas для пользователей электронных таблиц

John Miller

Principal Data Scientist

Основы pandas.merge()

$$

Используется с дополняющими данными
pd.merge(left, right)
Объединение по одному или нескольким столбцам
Аналог ВПР (VLOOKUP)

объединённое дерево

Левые объединения

левое объединение

$$

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

Укажите имена датафреймов вместо «df_left» и «df_right»
Результирующий датафрейм совпадает со строками левого датафрейма

Правые объединения

правое объединение

$$

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

Принцип тот же, что у левого объединения
Строки результирующего датафрейма совпадают с правым датафреймом

Подход к объединениям

$$

Изучив и поняв данные:

Определите тип связи
Проверьте уникальность значений в ключевом столбце
Напишите и выполните оператор объединения

квадраты

Объединение по двум ключам

$$ объединение по нескольким ключам

$$

Определите тип связи
Проверьте уникальность значений в ключевом столбце
Напишите и выполните оператор объединения

$$

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

Давайте потренируемся!

Joins в pandas для пользователей электронных таблиц

Preparing Video For Download...