“Pandalar”, piton ortamı için yüksek performanslı bir araçtır. Verilerin analizi için “açık” bir kaynak kodudur. Panda birleştirme ve panda birleştirme yöntemi, iki veri çerçevesinin tek bir veri çerçevesinde birleştirilmesi için kullanılır. Her iki panda yönteminde de fark, pandaların “join” işlevinin bir dizin kullanarak veri çerçevesine katılmasıdır. Pandalar 'birleştirme' işlevi, istenen sütunu kendimiz seçebileceğimiz dizin ve sütun yöntemini kullanarak veri çerçevesine katılır. Pandaların birleştirme yöntemi, pandaların birleştirme yöntemine kıyasla daha çok kullanılır. Uygulama için kullanacağımız yazılım, pandas birleştirme yöntemi() ve pandas birleştirme() yöntemi işlevinin kod uygulaması için bize fayda sağlayacak python ortamında bulunan “spyder” yazılımıdır.
Pandas Join() Yönteminin Sözdizimi
'df1. katılmak ( df2 ) ”Yukarıdaki söz dizimindeki “df”, “veri çerçevesi”nin kısaltmasıdır. Sözdiziminde, yöntemi çağırmak için 'nokta birleştirme' işlevine sahip iki veri çerçevesi vardır. İki veri çerçevesini birleştirmenin panda yöntemidir. Veri çerçevelerini tek bir çerçevede birleştirmek için dizini kullanarak çalışır.
Pandas Merge() Yönteminin Sözdizimi
'df1. birleştirmek ( df2 , üzerinde = 'sütun adı' ) ”Pandalar birleştirme yöntemi sözdiziminin “df1” ve “df2” olmak üzere iki veri çerçevesi vardır. 'Nokta birleştirme' işlevi, her iki veri çerçevesini ters çevrilmiş sütun görünümüyle birleştirme yöntemini çağırıyor.
Panda birleştirme ve panda birleştirme yöntemlerini kullanmak için iki veri çerçevesini birleştirmenin aşağıdaki yollarını ele alacağız:
- Pandas Join yöntemi örtüşüyor.
- Pandalar, bir dizin sıfırlama kullanarak yönteme katılır.
- Pandalar birleştirme yöntemi ('sol ve sağ' sütunu).
- Pandalar birleştirme yöntemi açık.
Pandas Merge ve Pandas Join Yönteminin Uygulanması için Veri Çerçevelerinin Oluşturulması
İlk olarak, bir veri çerçevesi oluşturmalıyız. Bunun için “spyder” aracını kullanacağız. Açtıktan sonra kodu yazmaya başlayın. Pandalar kitaplığı derneği için pandaları 'pd' olarak içe aktarın. Veri çerçevesi değişkenlerini sırasıyla “x”, “y”, “p” ve “q” ve “1” ve “b” değerlerine sahip “a” ve “2” olarak atanan değere sahibiz.
Çıktı, atanan değerlerle oluşturulan bir 'df' dir. Veriler kadar büyük yapabiliriz.
Başka Bir Veri Çerçevesi Oluşturma
Pandaların birleşme ve pandaların birleşme yöntemlerini net bir şekilde anlamak için başka bir veri çerçevesi yapmalıyız. Burada yukarıdaki “df” ile aynı “df”yi oluşturduk, sadece atanan değişkenlerin değerleri farklıdır. Elimizde “h”, “j”, “s” ve “d” varken “b” değerlerini “8” ve “Y” değerlerini “3” olarak atayalım.
Çıktı, oluşturulan basit bir 'df'yi gösterir.
Örnek # 01: Pandalar Birleştirme Yöntemi (örtüşen)
Şimdi pandas birleştirme yöntemi ile iki veri çerçevesinin nasıl birleştirileceğini göreceğiz. Bu yöntem için veri çerçevesinden üzerinde çalışmak istediğimiz sütunu seçebiliriz. Örneği “df” den “sol” üst üste binen sütunla aldık, böylece verilerin örtüşmesinin üstesinden gelmek için bunu “sonek” ile düzeltebiliriz. Burada kullanılan değişkenler “x”, “z”, “v”, “d” dir. “3”, “6”, “7” ve “9” olarak atanan değerlerle “p”, “o”, “l” ve “y”. '.join', sağ 'df' sonekiyle sola birleştirmek için ayarlanmış hizalama ile yöntemi çağırır. ”. Kodda kullanılan “soneki”, dataframe içinde aynı ada sahip “key” olan ve verilerle örtüşmeyen iki sütunun bulunmasıdır.
Çıktı, pandas birleştirme yöntemini kullanarak iki 'df'yi birleştirme yöntemiyle çakışan veri göstermez.
Örnek # 02: Endeks Sıfırlama Kullanarak Pandalar Birleştirme Yöntemi
Bu örnekte, iki veri çerçevesini birleştirmeye yardımcı olan yöntem birleştirmede 'anahtar' olarak kullanmak için 'on' parametresine sahip sütunu ayrıca belirteceğiz. birleştirilmiş şey bu parametre ile yapılır. Ayrıca, iki “df”den birinin indeksi, onlara katılmak için benzer olmalıdır. Benzer türde veriler veya aynı amaçla kullanılan veriler birlikte işlenebilir. Bu, sağdan kullanarak dizini hareketsiz kullanacaktır. Değişkenler “s”, “t”, “u”, “v”, “n”, “w”, “k” ve “q” dur. Atanan değerler “3”, “6”, “7” ve “9” dur. 'Nokta indeksini sıfırla', 'df' indeksini sıfırlamak için pandaların bir yöntemidir. Sıfırlama dizini, veri çerçevesi listelemenizin tüm tam sayılarını 0'dan veri çerçevesi verilerinin uzatılmasına kadar ayarlar.
İşte pandaların “anahtar” birleştirme yöntemiyle görüntülenen çıktı.
Örnek # 03: Pandalar Birleştirme Yöntemi (“sol ve sağ” sütunu)
Birleştirme yöntemi, panda birleştirme yöntemine benzer bir işlem gerçekleştirir. Her iki yöntem de verileri benzer bir veri çerçevesinde birleştirmek içindir. Birleştirme yöntemi, anahtarın belirtilmesini gerektiren daha çok yönlüdür. Veri çerçevenizin çalışmasına bağlı olarak sol ve sağ sütunlarda da belirtebiliriz. Koddaki değişkenler “s”, “d”, “g”, “f”, “k”, “j”, “b” ve “q” dur. atanan değerler “9”, “5”, “6” ve “7”dir. Dış 'birleştirme' uygulaması, panda birleştirme yöntemi işlevinin 'nasıl' parametresi kullanılarak her iki 'df' üzerinde yapılır.
Gördüğümüz çıktı, iki veri çerçevesinin birleştirilmiş verilerini gösterir. “NaN”, “sayı değil” anlamına gelir; bu, verilerde atanmış bir numara olmadığında “NaN” nin orada gösterdiği anlamına gelir.
Örnek # 04: Açıkça Birleştirme Yöntemi
Burada, bu örnekte, birleştirme yöntemi, dizinin yok edilmesidir ve veri çerçevesinde dizin değeri varsayılmaz. Bu yöntemi, yapılması gereken işe göre, açık olarak belirtmek takip etmekse yapacağız. Bir sol dizine veya sağ dizine dayalı verileri parametreyle birleştirir. Bu veri çerçevesindeki değişkenler “t”, “r”, “I”, “u”, “h”, “o”, “e” ve “e”dir. Atanan değerler “2”, “4”, “6” ve “4”tür. Pandas birleştirme yönteminin ihtiyaca göre sütun seçimi ile yukarıdaki örneği, iki veri çerçevesini birleştirmenin en prezentabl ve değerli yöntemidir. Kod satırının sonunda birleştirme anahtarının veri kümesinde benzersiz olup olmadığını kontrol etme.
Aşağıdaki çıktıda dizin, dizin olmadan gösterilmez, ancak işlev sağ ve sol dizine göre gerçekleştirilir.
Çözüm
merge() ve join() yöntemlerinin ikisi de çok kullanışlı ve etkili yöntemlerdir. Bu işlevlerin her ikisi de aynı veri çerçevesindeki iki ayrı veri çerçevesini birleştirmek için kullanılır, ancak duruma bağlı olarak farklı kullanımları vardır. Bu makalede, panda birleştirme ve birleştirme yöntemi arasındaki temel farkları öğrendik. Örnekleri yaptıktan ve panda birleştirme yöntemini anladıktan sonra, daha esnek ve veritabanı stili birleştirme istiyorsak panda birleştirme yöntemiyle gitmenin tercih edileceği bilgisiyle sonuçlandıracağız. Öte yandan, veri çerçevesini indeksle birleştirmeyi kapsamlı bir şekilde yapmak istiyorsak, pandas join() method işleviyle gidebiliriz.