Python'da rbind nasıl kullanılır (r'ye eşdeğer)
R’deki row-bind’in kısaltması olan rbind işlevi, veri çerçevelerini satırlarına göre birleştirmek için kullanılabilir.
Python’da eşdeğer işlevi gerçekleştirmek için pandas concat() işlevini kullanabiliriz:
df3 = pd. concat ([df1, df2])
Aşağıdaki örnekler bu fonksiyonun pratikte nasıl kullanılacağını göstermektedir.
Örnek 1: Python’da rbind’i eşit sütunlarla 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 ': ['F', 'G', 'H', 'I', 'J'], ' rebounds ': [91, 88, 85, 87, 95]}) print (df2) team points 0 F 91 1 G 88 2:85 3 I 87 4 days 95
Bu iki DataFrame’i satırlarıyla hızlı bir şekilde birbirine bağlamak için concat() işlevini kullanabiliriz:
#row-bind two DataFrames
df3 = pd. concat ([df1, df2])
#view resulting DataFrame
df3
team points
0 to 99
1 B 91
2 C 104
3 D 88
4 E 108
0 F 91
1 G 88
2:85
3 I 87
4 days 95
Yeni DataFrame’in indeks değerlerini sıfırlamak için reset_index() işlevini de kullanabileceğimizi unutmayın:
#row-bind two DataFrames and reset index values
df3 = pd. concat ([df1, df2]). reset_index (drop= True )
#view resulting DataFrame
df3
team points
0 to 99
1 B 91
2 C 104
3 D 88
4 E 108
5 F 91
6 G 88
7:85 a.m.
8 I 87
9 D 95
Örnek 2: Python’da Eşit Olmayan Sütunlarla rbind Kullanımı
Eşit olmayan sayıda sütuna sahip iki DataFrame’i birbirine bağlamak için concat() işlevini de kullanabiliriz ve eksik değerler yalnızca NaN ile doldurulacaktır:
import pandas as pd #define DataFrames df1 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], ' points ': [99, 91, 104, 88, 108]}) df2 = pd. DataFrame ({' team ': ['F', 'G', 'H', 'I', 'J'], ' points ': [91, 88, 85, 87, 95], ' rebounds ': [24, 27, 27, 30, 35]}) #row-bind two DataFrames df3 = pd. concat ([df1, df2]). reset_index (drop= True ) #view resulting DataFrame df3 team points rebounds 0 to 99 NaN 1 B 91 NaN 2 C 104 NaN 3 D 88 NaN 4 E 108 NaN 5 F 91 24.0 6G 88 27.0 7:85 AM 27.0 8 I 87 30.0 9 D 95 35.0
Ek kaynaklar
Aşağıdaki eğitimlerde Python’da diğer yaygın işlevlerin nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır:
Python’da cbind nasıl kullanılır (R’ye eşdeğer)
Pandas’ta DÜŞEYARA nasıl yapılır
Pandalarda belirli bir değer içeren satırlar nasıl silinir