Меню

Объединение таблиц pandas merge join contact



Как объединить фреймы данных в Pandas – merge(), join(), append(), concat() и update()

В этом уроке мы будем объединять фреймы данных в Панд с помощью функции слияния. Мы также объединим данные с примерами join, append, concat, combine_first и update.

Автор: Ruslan Hasanov
Дата записи

Как объединить фреймы данных в Pandas – merge(), join(), append(), concat() и update()

Вступление

Pandas предоставляет огромный спектр методов и функций для манипулирования данными, включая слияние фреймов данных. Слияние фреймов данных позволяет как создать новый фрейм данных без изменения исходного источника данных, так и изменить исходный источник данных.

Если вы знакомы с SQL или аналогичным типом табличных данных, вы, вероятно, знакомы с термином join , который означает объединение фреймов данных для формирования нового фрейма данных. Если вы новичок, вам может быть трудно полностью понять типы соединений ( внутренний, внешний, левый, правый ). В этом уроке мы рассмотрим типы соединений с примерами.

Наше основное внимание будет сосредоточено на использовании функций merge() и concat () . Однако мы обсудим другие новые методы, чтобы дать вам как можно больше практических альтернатив.

Для этого урока мы используем версию Pandas 1.1.4 и NumPy версия 1.19.4 .

Для вашего удобства вот оглавление:

  • Слияние Фреймов Данных С Помощью merge()
  • Слияние Фреймов Данных С Помощью join()
  • Слияние Фреймов Данных С Помощью append()
  • Слияние Фреймов Данных С Помощью concat()
  • Слияние Фреймов данных С помощью combine_first() и update()

Слияние Фреймов Данных С Помощью merge()

Давайте начнем с настройки Фреймов данных, которые мы будем использовать в оставшейся части урока.

df1 будет включать в себя наш воображаемый список пользователей с именами, электронными письмами и идентификаторами.

При проектировании баз данных рекомендуется хранить настройки профиля (например, цвет фона, ссылку на изображение аватара, размер шрифта и т. Д.) в отдельной таблице от пользовательских данных (электронная почта, дата добавления и т. Д.). Затем эти таблицы могут иметь отношение “один к одному”.

Чтобы смоделировать этот сценарий, мы сделаем то же самое, создав df2 с URL-адресами изображений и идентификаторами пользователей:

Вот как выглядят наши фреймы данных:

Давайте объединим эти фреймы данных с функцией merge () . Во-первых, взгляните на все варианты, которые эта функция может принять с первого взгляда:

Большинство этих параметров имеют значение по умолчанию, за исключением left и right . Эти два параметра являются именами Фреймов данных, которые мы будем объединять. Сама функция вернет новый фрейм данных, который мы будем хранить в переменной df3_merged .

Введите следующий код в оболочку Python:

Поскольку оба наших фрейма данных имеют столбец user_id с одинаковым именем, функция merge() автоматически соединяет две таблицы, совпадающие по этому ключу. Если бы у нас было два столбца с разными именами, мы могли бы использовать left_on=’left_column_name’ и right_on=’right_column_name’ для явного указания ключей на обоих фреймах данных.

Давайте напечатаем переменную df3_merged , чтобы увидеть ее содержимое:

Вы заметите, что df 3_merged имеет только 5 строк, в то время как исходный df1 имел 7. Почему это?

Когда значение по умолчанию параметра how установлено в inner , новый Фрейм данных генерируется из пересечения левого и правого фреймов данных. Поэтому, если user_id отсутствует в одной из таблиц, он не будет находиться в объединенном фрейме данных.

Это останется верным даже если поменять местами левый и правый ряды:

Результаты все еще есть:

Пользователи с идентификаторами ‘id 006’ и ‘id 007’ не являются частью объединенных фреймов данных, так как они не пересекаются в обеих таблицах.

Однако иногда мы хотим использовать один из Фреймов данных в качестве основного Фрейма данных и включить в него все строки из него, даже если они не все пересекаются друг с другом. То есть иметь всех наших пользователей, в то время как image_url является необязательным.

Как? Используя merge() , мы можем передать аргумент ‘left’ параметру how :

С помощью left join мы включили все элементы левого фрейма данных ( df1 ) и каждый элемент правого фрейма данных ( df2 ). Запуск приведенного выше кода будет отображать следующее:

Ячейки, которые не имеют совпадающих значений с левым фреймом данных, заполняются NaN .

Почему бы нам не попробовать правильно присоединиться? Создайте следующий объединенный фрейм данных:

Как вы, возможно, и ожидали, right join вернет все значения из левого фрейма данных, которые соответствуют правому фрейму данных:

Поскольку каждая строка в df2 имеет значение в df1 , это right join в данном случае аналогично inner join.

Давайте посмотрим на внешние соединения. Чтобы лучше проиллюстрировать, как они работают, давайте поменяем местами наши фреймы данных и создадим 2 новые переменные как для левого, так и для внешнего соединения:

Имейте в виду, что наш левый фрейм данных-это df2 , а правый Фрейм данных – df1 . Использование how=’outer’ объединяет фреймы данных, совпадающие по ключу , но также включает значения, которые отсутствуют или не совпадают.

Мы также добавили флаг indicator и установили его на True так что Панды добавляют дополнительный столбец _merge в конец нашего фрейма данных. Этот столбец сообщает нам, была ли найдена строка в левом, правом или обоих кадрах данных.

Переменная df_left выглядит следующим образом:

Однако df_outer имеет эти данные:

Обратите внимание, что в df_outer DataFrame id006 и id007 существуют только в правом фрейме данных (в данном случае это df1 ). Если бы мы попытались сравнить левое и внешнее соединения, не меняя местами, то получили бы одинаковые результаты для обоих.

Слияние Фреймов Данных С Помощью join()

В отличие от merge () , который является методом экземпляра Pandas, join() является методом самого фрейма данных. Это означает, что мы можем использовать его как статический метод в DataFrame: DataFrame.join(other. ) .

Фрейм данных, из которого мы вызываем join() , будет нашим левым фреймом данных. Фрейм данных в аргументе other будет нашим правым фреймом данных.

Параметр on может принимать один или несколько аргументов ( [‘key1’, ‘key2’ . ] ) для определения соответствующего ключа, в то время как параметр how принимает один из аргументов дескриптора (left, right, outer, inner) и по умолчанию имеет значение left .

Давайте попробуем присоединиться df2 к df1 :

Как и функция merge () , функция join() автоматически пытается сопоставить ключи (столбцы) с одинаковыми именами. В нашем случае это ключ user_id .

Читайте также:  Таблица размеров 92 и 28 это один размер

Приведенный выше код выводит следующее:

Вы, вероятно, заметили “дубликат столбца” под названием user_id_right . Если вы не хотите отображать этот столбец, вы можете установить столбцы user_id в качестве индекса для обоих столбцов, чтобы они соединялись без суффикса:

Таким образом, мы избавляемся от столбца user_id и устанавливаем его в качестве столбца индекса. Это дает нам более чистый результирующий фрейм данных:

Слияние Фреймов Данных С Помощью append()

Как указывает официальная документация Pandas, поскольку методы concat() и append() возвращают новые копии фреймов данных, чрезмерное использование этих методов может повлиять на производительность вашей программы.

Добавление очень полезно, когда вы хотите объединить два фрейма данных только по оси строк. Это означает, что вместо сопоставления данных в их столбцах нам нужен новый фрейм данных, содержащий все строки из 2 фреймов данных.

Давайте добавим df2 к df1 и распечатаем результаты:

Использование append() не будет соответствовать кадрам данных ни на одном из ключей. Он просто добавит другой фрейм данных к первому и вернет его копию. Если формы Фреймов данных не совпадают, Панды заменят любые несопоставимые клетки Человеком.

Вывод для добавления двух фреймов данных выглядит следующим образом:

Большинство пользователей выбирают concat() вместо append () , поскольку он также предоставляет опцию сопоставления клавиш и оси.

Слияние Фреймов Данных С Помощью concat()

Конкатенация немного более гибкая по сравнению с merge() и join () , поскольку она позволяет нам объединять фреймы данных либо вертикально (по строкам), либо горизонтально (по столбцам).

Компромисс заключается в том, что любые данные, которые не совпадают, будут отброшены. Вот полная функция с параметрами:

Вот наиболее часто используемые параметры для функции concat() :

  • objs – это список объектов DataFrame ([df1, df2,…]), которые должны быть объединены
  • ось определяет направление конкатенации, 0 для гребных и 1 для колонны-мудро
  • join может быть либо inner (пересечение), либо outer (объединение)
  • ignore_index по умолчанию установлено значение False , которое позволяет значениям индекса оставаться такими, какими они были в исходных кадрах данных, может привести к дублированию значений индекса. Если установлено значение True , он будет игнорировать исходные значения и повторно назначать значения индекса в последовательном порядке
  • keys позволяет нам построить иерархический индекс. Думайте об этом как о другом уровне индекса, добавляемом во внешнюю левую часть фрейма данных, который помогает нам различать индексы, когда значения не уникальны

Давайте создадим новый фрейм данных с теми же типами столбцов , что и df2 , но этот включает в себя image_url для id006 и id007 :

Чтобы объединить df2 и df2_addition по строкам, мы можем передать их в список в качестве параметра obj и назначить результирующий фрейм данных новой переменной:

Мы успешно заполнили недостающие значения:

Однако взгляните на индексы в самом левом столбце. Индексы 0 и 1 повторяются. Чтобы получить совершенно новые и уникальные значения индекса, мы передаем True параметру ignore_index :

Теперь наш df_row_concat имеет уникальные значения индекса:

Как мы уже упоминали ранее, конкатенация может работать как по горизонтали, так и по вертикали. Чтобы соединить два фрейма данных вместе по столбцам, нам нужно будет изменить значение axis по умолчанию 0 чтобы 1 :

Вы заметите, что это не работает как слияние, сопоставляя две таблицы по ключу:

Если бы наш правый фрейм данных даже не имел столбца user_id , эта конкатенация все равно вернула бы тот же результат. Функция concat() склеивает два фрейма данных вместе, принимая во внимание значения индексов фреймов данных и форму таблицы

Он не выполняет сопоставление ключей, как merge() или join() . Попробуйте различные комбинации конкатенаций, изменив параметр join , чтобы увидеть различия!

Слияние Фреймов данных С помощью combine_first() и update()

В некоторых случаях вам может потребоваться заполнить недостающие данные в вашем фрейме данных, объединив их с другим фреймом данных. Таким образом, вы сохраните все не пропущенные значения в первом кадре данных, заменив все значения NaN доступными не пропущенными значениями из второго кадра данных (если таковые имеются).

В этом примере мы импортируем NumPy для использования значений NaN . Если вы установили Pandas с помощью pip , NumPy уже должен быть установлен.

Введите следующий код в оболочку Python или файл скрипта:

Фрейм данных df_first имеет 3 столбца и 1 пропущенное значение в каждом из них:

В то время как df_second имеет только 2 столбца и одно пропущенное значение в первом столбце:

Мы можем использовать df_second to patch missing values in df_first со всеми соответствующими значениями:

Как уже упоминалось ранее, использование метода combine_first() заменит только значения NaN в индексном порядке и оставит все не пропущенные значения в первом кадре данных такими, какие они есть:

С другой стороны, если бы мы хотели перезаписать значения в df_first соответствующими значениями из df_second (независимо от того, являются они NaN или нет), мы бы использовали метод update () .

Давайте сначала добавим еще один фрейм данных в наш код:

Форма (1, 3) – 1 строка и три столбца, исключая индекс:

Теперь давайте обновим df_first значениями из df_third :

Имейте в виду, что в отличие от combine_first () , update() не возвращает новый фрейм данных. Он изменяет df_first на месте, изменяя соответствующие значения:

Параметр overwrite функции update() имеет значение True по умолчанию. Вот почему он изменяет все соответствующие значения, а не только значения NaN . Мы можем изменить его на False , чтобы заменить только NaN значения:

Вот конечное состояние нашего df_tic tac toe фрейма данных:

Мы не только успешно обновили ценности, но и выиграли игру в крестики-нолики!

Вывод

Pandas предоставляет мощные инструменты для объединения фреймов данных. Но бывает трудно решить, когда и что использовать. Хотя в большинстве случаев функции merge() достаточно, в некоторых случаях вы можете использовать concat() для слияния строк, или использовать join() с суффиксами, или избавиться от пропущенных значений с помощью combine_first() и update() . Вы даже можете добавить строки данных с помощью append() .

Используйте функцию, которая вам наиболее удобна и лучше всего подходит для выполнения поставленной задачи. Как эти функции помогут вам манипулировать данными в Панд?

Источник

Русские Блоги

Объединение таблиц pandas merge / join / contact

В последнее время при выполнении тематических проектов для соревнований я часто использую объединение таблиц. Я не знаком с тремя вышеупомянутыми операциями, и я не могу понять различия и связи. Так что найдите время, чтобы понять их.

Читайте также:  Код углов таблицы с

операция слияния

merge объединяет две таблицы вместе с помощью одного или нескольких ключей, API выглядит следующим образом

  • on указывает имя столбца на основе при слиянии, за которым следует строка для одного столбца и список строк для нескольких столбцов
  • как представляет способ подключения, inner Пересечение, outer Союз, left с right По мнению одной стороны
    , когда есть только два параметра merge(left,right) Когда по умолчанию используется то же имя столбца, как по умолчанию inner
  • Параметр суффиксов указывает префикс, который будет добавлен к имени столбца, когда две таблицы имеют одинаковое имя столбца после слияния. По умолчанию используется кортеж. (’_x’,’_y’)
  • left_on=None,right_on=None , Когда имена столбцов в двух таблицах различаются, но их необходимо объединить в соответствии со значениями атрибутов под двумя именами столбцов.
    eg:
suffixes:
left_on ,right_on

Сценарии применения:
Например, если данные разделены на полиномиальный объект и перекрестный объект одновременно, общая часть data1 и data2 — это id, тогда две части данных могут быть объединены в соответствии с id.

присоединиться к операции

Используется для сращивания столбцов, основой сращивания является индекс.
Позвольте мне просто поговорить об этом. На самом деле операция слияния в pandas больше похожа на соединение в mysql, но соединение в pandas сильно отличается от соединения в mysql.
API выглядит следующим образом

Вышеуказанные параметры такие же, как и при слиянии, за исключением значения по умолчанию «left» для того, как.
eg:
Две таблицы без общих столбцов объединяются при условии, что они объединены в соответствии с индексом

Когда индекс другой

При использовании join обязательно обратите внимание на изменение индекса, обратите внимание drop_duplicates() с reset_index() Операция, которая изменит индекс

контактная операция

Контакт заключается в объединении двух таблиц в соответствии с осью, которую можно понимать как слияние слева и справа и слияния вверх и вниз.
API

Склейка по оси вверх и вниз = 0

При склейке вверх и вниз за основу берется имя столбца

Обратите внимание на указатель

Сшивание левой и правой оси = 1

При склейке слева и справа основа — индекс

резюме

Прежде чем использовать эти три метода, мы должны уточнить, по какому ключу мы хотим выполнить слияние. По индексу рекомендуется использовать объединение, а в соответствии с именем столбца рекомендуется использовать объединение. Если вам не нужно объединять две таблицы, а просто соединять, вы можете использовать контакт.

Интеллектуальная рекомендация

Возникли проблемы с Maven

основное содержание 1. Описание проблемы 2. Решение 2.1 Удалить _remote.repositories 2.2 Единый источник загрузки 1. Описание проблемы Поскольку рабочая среда не подключена к внешней сети, каждый раз.

Решите проблему, что запросы установлены, но не могут быть импортированы

У меня есть запросы на установку pip, но я не могу импортировать запросы позже в pycharm, Было исключено, что это не проблема конфигурации переменной среды. Запросы на импорт в консоли Python, Traceba.

Сводка ExceptionMappingInterceptor

This interceptor forms the core functionality of the exception handling feature. Exception handling allows you to map an exception to a result code, just as if the action returned a result code instea.

codeforces E. Orac and Game of Life

тема Значение: Для каждого сиденья, если есть одна из этой решетки с тем же цветом, то после переворачивания, то окружающий цвет может перевернуть, дать вам t t tЗапрос, у каждого есть i , j , p i,j,p.

hdu5414 (поисковый набор объединений + минимальное остовное дерево)

ack likes to travel around the world, but he doesn’t like to wait. Now, he is traveling in the Undirected Kingdom. There are nn cities and mm bidirectional roads connecting t.

Вам также может понравиться

sqlmap

оглавление Sqlmap Простое использование Sqlmap Определить, существует ли указанный URL в WAF, и обойти Определить, есть ли уязвимость SQL-инъекций в указанном URL Просмотр всех пользователей базы данн.

Конфигурация IP ядра Xilinx, пошаговая проверка Xilinx Serdes GTX до 8,0 Гбит / с

Конфигурация IP ядра Xilinx, пошаговая проверка Xilinx Serdes GTX до 8,0 Гбит / с Раньше я использовал serdes для запуска относительно низкоскоростных приложений, 3,125 Гбит / с. Согласно официальным .

spring-boot-data-jdbc

pom.xml application.properties department.sql HelloController.

Как получить случайные числа, которые не повторяются в определенном диапазоне

Краткое введение Генерация случайного числа часто требуется, и часто используется функция rand, как показано ниже. Этот метод прямого использования функции rand для получения случайного числа использу.

Источник

Подготовка данных в pandas / pd 10

Содержание

  1. Соединение
  2. Соединение по индексу
  3. Конкатенация
  4. Комбинирование
  5. Pivoting — сводные таблицы
  6. Поворот с иерархическим индексированием
  7. Поворот из «длинного» в «широкий» формат
  8. Удаление
  9. Обучение Python и Data Science

Прежде чем приступать к работе с данными, их нужно подготовить и собрать в виде структуры, так чтобы они поддавались обработке с помощью инструментов из библиотеки pandas. Дальше перечислены некоторые из этапов подготовки.

  • Загрузка
  • Сборка
    • Объединение (merge)
    • Конкатенация (concatenating)
    • Комбинирование (combining)
  • Изменение
  • Удаление

Прошлый материал был посвящен загрузке. На этом этапе происходит конвертация из разных форматов в одну структуру данных, такую как Dataframe . Но даже после этого требуются дополнительные этапы подготовки. Поэтому дальше речь пойдет о том, как выполнять операции получения данных в объединенной структуре данных.

Данные из объектов pandas можно собрать несколькими путями:

  • Объединение — функция pandas.merge() соединяет строки в Dataframe на основе одного или нескольких ключей. Этот вариант будет знаком всем, кто работал с языком SQL, поскольку там есть аналогичная операция.
  • Конкатенация — функция pandas.concat() конкатенирует объекты по оси.
  • Комбинирование — функция pandas.DataFrame.combine_first() является методом, который позволяет соединять пересекающиеся данные для заполнения недостающих значений в структуре, используя данные другой структуры.

Более того, частью подготовки является поворот — процесс обмена строк и колонок.

Соединение

Операция соединения ( merge ), которая соответствует JOIN из SQL, состоит из объединения данных за счет соединения строк на основе одного или нескольких ключей.

На самом деле, любой, кто работал с реляционными базами данных, обычно использует запрос JOIN из SQL для получения данных из разных таблиц с помощью ссылочных значений (ключей) внутри них. На основе этих ключей можно получать новые данные в табличной форме как результат объединения других таблиц. Эта операция в библиотеке pandas называется соединением (merging), а merge() — функция для ее выполнения.

Читайте также:  Обычай мораль право таблица

Сначала нужно импортировать библиотеку pandas и определить два объекта Dataframe , которые будут примерами в этом разделе.

Выполним соединение, применив функцию merge() к двум объектам.

Получившийся объект Dataframe состоит из всех строк с общим ID . В дополнение к общей колонке добавлены и те, что присутствуют только в первом и втором объектах.

В этом случае функция merge() была использована без явного определения колонок. Но чаще всего необходимо указывать, на основе какой колонки выполнять соединение.

Для этого нужно добавить свойство с названием колонки, которое будет ключом соединения.

В этом случае два объекта Dataframe имеют колонки с одинаковыми названиями. Поэтому при запуске merge результата не будет.

Необходимо явно задавать условия соединения, которым pandas будет следовать, определяя название ключа в параметре on .

Как и ожидалось, результаты отличаются в зависимости от условий соединения.

Но часто появляется другая проблема, когда есть два Dataframe без колонок с одинаковыми названиями. Для исправления ситуации нужно использовать left_on и right_on , которые определяют ключевые колонки для первого и второго объектов Dataframe . Дальше следует пример.

По умолчанию функция merge() выполняет inner join (внутреннее соединение). Ключ в финальном объекте — результат пересечения.

Другие возможные варианты: left join , right join и outer join (левое, правое и внешнее соединение). Внешнее выполняет объединение всех ключей, комбинируя эффекты правого и левого соединений. Для выбора типа нужно использовать параметр how .

Для соединения нескольких ключей, нужно просто в параметр on добавить список.

Соединение по индексу

В некоторых случаях вместо использования колонок объекта Dataframe в качестве ключей для этих целей можно задействовать индексы. Затем для выбора конкретных индексов нужно задать значения True для left_join или right_join . Они могут быть использованы и вместе.

Но у объектов Dataframe есть и функция join() , которая оказывается особенно полезной, когда необходимо выполнить соединение по индексам. Она же может быть использована для объединения множества объектов с одинаковыми индексами, но без совпадающих колонок.

При запуске такого кода

Будет ошибка, потому что некоторые колонки в объекте frame1 называются так же, как и во frame2 . Нужно переименовать их во втором объекте перед использованием join() .

В этом примере соединение было выполнено на основе значений индексов, а не колонок. Также индекс 4 представлен только в объекте frame1 , но соответствующие значения колонок во frame2 равняются NaN .

Конкатенация

Еще один тип объединения данных — конкатенация. NumPy предоставляет функцию concatenate() для ее выполнения.

С библиотекой pandas и ее структурами данных, такими как Series и Dataframe , именованные оси позволяют и дальше обобщать конкатенацию массивов. Для этого в pandas есть функция concat() .

По умолчанию функция concat() работает на axis=0 и возвращает объект Series . Если задать 1 значением axis , то результатом будет объект Dataframe .

Проблема с этой операцией в том, что конкатенированные части не определяются в итоговом объекте. Например, нужно создать иерархический индекс на оси конкатенации. Для этого требуется использовать параметр keys .

В случае объединения двух Series по axis=1 ключи становятся заголовками колонок объекта Dataframe .

Пока что в примерах конкатенация применялась только к объектам Series , но та же логика работает и с Dataframe .

Комбинирование

Есть еще одна ситуация, при которой объединение не работает за счет соединения или конкатенации. Например, если есть два набора данных с полностью или частично пересекающимися индексами.

Одна из функций для Series называется combine_first() . Она выполняет объединение с выравниваем данных.

Если же требуется частичное пересечение, необходимо обозначить конкретные части Series .

Источник

Объединение таблиц в Pandas: merge, join и concatenate

09.09.2020 | Мария Сафронова, г. Екатеринбург |

Люди, которые работают с sql, знают, что для объединения таблиц используется операция join. В библиотеке Pandas также предусмотрен join, но помимо него, есть еще такие табличные функции объединения, как merge и concatenate. Когда только-только знакомишься с этими функциями разница между ними неочевидна, поэтому я предлагаю вам краткий обзор отличительных особенностей всех этих операций.

Join

Из трех операций объединения датафреймов join является наиболее простым и предлагает минимум «средств управления» объединения ваших таблиц.

Он объединит все столбцы из двух таблиц с общими столбцами, переименованными в определенные lsuffix и rsuffix. Способ объединения строк из двух таблиц определяется с помощью how – inner, outer, right, left (по умолчанию) аналогично sql. Визуализировать понимание соединения таблиц всеми этими способами могут схемы, изображенные с помощью кругов Эйлера:

Рассмотрим как работает объединение с помощью Join на примере:

Merge

Аналогично предыдущей функции merge также объединяет все столбцы из двух таблиц с общими столбцами, переименованными в определенные suffixes. Но в отличие от join, merge уже предлагает три способа организации построчного выравнивания. Первый способ заключается в использовании on = «НАЗВАНИЕ СТОЛБЦА», в этом случае столбец должен быть общим столбцом в обеих таблицах. Второй способ — использовать left_on = «НАЗВАНИЕ СТОЛБЦА» и right_on = «НАЗВАНИЕ СТОЛБЦА». Такой способ позволяет объединить две таблицы, используя два разных столбца. Третий способ — использовать left_index = True и right_index = True, в данном случае таблицы будут объединены по индексам.

Рассмотрим на примере:

Concatenate

В отличии от join и merge, которые по умолчанию работают со столбцами, concat позволяет выбрать, хотим ли мы выполнять объединение по столбцам или по строкам. Для этого в аргументе функции необходимо прописать axis=0 или axis=1, в первом случае вторая таблица будет присоединена к первой снизу, во втором – справа.

Рассмотрим на примере:

Append

Напоследок будет уместно упомянуть такую функцию как append(). Она несколько выбивается из перечня ранее упомянутых функций, но тем не менее ее также можно считать инструментом объединения таблиц. Append() используется для добавления строк одного датафрейма в конец другого, возвращая новый датафрейм. Столбцы, не входящие в исходный датафрейм, добавляются как новые столбцы, а новые ячейки заполняются значениями NaN.

Рассмотрим на примере:

Мы рассмотрели основные различия функций объединения датафреймов в Pandas. Join и merge работают со столбцами, и переименовывает общие столбцы, используя заданный суффикс. Но merge позволяет более гибко настроить построчное выравнивание. В отличии от join и merge, concat позволяет работать как со столбцами, так и со строками, но не дает переименовывать строки/столбцы.

2021 год

Источник