Python'da cbind nasıl kullanılır (r'ye eşdeğer)

R’deki sütun bağlamasının kısaltması olan cbind işlevi, veri çerçevelerini sütunlarına göre birleştirmek için kullanılabilir.

Python’da eşdeğer işlevi gerçekleştirmek için pandas concat() işlevini kullanabiliriz:

 df3 = pd. concat ([df1, df2], axis= 1 )

Aşağıdaki örnekler bu fonksiyonun pratikte nasıl kullanılacağını göstermektedir.

Örnek 1: Python’da cbind’i eşit dizin değerleriyle kullanın

Aşağıdaki iki panda DataFrame’e sahip olduğumuzu varsayalım:

 import pandas as pd

#define DataFrames
df1 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
                    ' points ': [99, 91, 104, 88, 108]})

print (df1)

  team points
0 to 99
1 B 91
2 C 104
3 D 88
4 E 108

df2 = pd. DataFrame ({' assists ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
                    ' rebounds ': [22, 19, 25, 33, 29]})

print (df2)

  rebound assists
0 to 22
1 B 19
2 C 25
3 D 33
4 E 29

Bu iki DataFrame’i sütunlarıyla hızla birbirine bağlamak için concat() işlevini kullanabiliriz:

 #column-bind two DataFrames into new DataFrame
df3 = pd. concat ([df1, df2], axis= 1 )

#view resulting DataFrame
df3

	team points assists rebounds
0 to 99 to 22
1 B 91 B 19
2 C 104 C 25
3 D 88 D 33
4 E 108 E 29

Örnek 2: Python’da cbind’i Eşit Olmayan İndeks Değerleriyle Kullanmak

Aşağıdaki iki panda DataFrame’e sahip olduğumuzu varsayalım:

 import pandas as pd

#define DataFrames
df1 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
                    ' points ': [99, 91, 104, 88, 108]})

print (df1)

  team points
0 to 99
1 B 91
2 C 104
3 D 88
4 E 108

df2 = pd. DataFrame ({' assists ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
                    ' rebounds ': [22, 19, 25, 33, 29]})

df2. index = [6, 7, 8, 9, 10]

print (df2)

   rebound assists
6 to 22
7 B 19
8 C 25
9 D 33
10 E 29

İki DataFrame’in aynı dizin değerlerine sahip olmadığını unutmayın.

Bunları birbirine bağlamak için concat() işlevini kullanmaya çalışırsak aşağıdaki sonucu elde ederiz:

 #attempt to column-bind two DataFrames
df3 = pd. concat ([df1, df2], axis= 1 )

#view resulting DataFrame
df3

	team points assists rebounds
0 to 99.0 NaN NaN
1 B 91.0 NaN NaN
2 C 104.0 NaN NaN
3 D 88.0 NaN NaN
4 E 108.0 NaN NaN
6 NaN NaN A 22.0
7 NaN NaN B 19.0
8 NaN NaN C 25.0
9 NaN NaN D 33.0
10 NaN NaN E 29.0

Bu istediğimiz sonuç değildi.

Bu sorunu çözmek için, öncelikle her bir DataFrame’i birbirine bağlamadan önce dizinini sıfırlamamız gerekir:

 import pandas as pd

#define DataFrames
df1 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
                    ' points ': [99, 91, 104, 88, 108]})

df2 = pd. DataFrame ({' assists ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
                    ' rebounds ': [22, 19, 25, 33, 29]})

df2. index = [6, 7, 8, 9, 10]

#reset index of each DataFrame
df1. reset_index (drop= True , place= True )
df2. reset_index (drop= True , place= True )

#column-bind two DataFrames
df3 = pd. concat ([df1, df2], axis= 1 )

#view resulting DataFrame
df3

	team points assists rebounds
0 to 99 to 22
1 B 91 B 19
2 C 104 C 25
3 D 88 D 33
4 E 108 E 29

Bu DataFrame’in önceki örnekte elde ettiğimizle eşleştiğini unutmayın.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimlerde Python’da diğer yaygın işlemlerin nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır:

Dizinde iki Pandas DataFrame nasıl birleştirilir
Pandas DataFrames’ı birden çok sütunda birleştirme
Pandas’ta DÜŞEYARA nasıl yapılır