Як об’єднати кілька фреймів даних у pandas (з прикладом)

Ви можете використовувати такий синтаксис, щоб об’єднати кілька DataFrames одночасно в pandas:

 import pandas as pd
from functools import reduce

#define list of DataFrames
dfs = [df1, df2, df3]

#merge all DataFrames into one
final_df = reduce(lambda left,right: pd.merge (left,right,on=[' column_name '],
                                            how=' outer '), dfs)

У наступному прикладі показано, як використовувати цей синтаксис на практиці:

Приклад: об’єднання кількох DataFrames у Pandas

Припустімо, що у нас є такі три фрейми даних panda, які містять інформацію про баскетболістів різних команд:

 import pandas as pd

#createDataFrames
df1 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                    ' points ': [18, 22, 19, 14]})

df2 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C'],
                    ' assists ': [4, 9, 14]})

df3 = pd. DataFrame ({' team ': ['C', 'D', 'E', 'F'],
                    ' rebounds ': [10, 17, 11, 10]})

#view DataFrames
print (df1)

  team points
0 to 18
1 B 22
2 C 19
3 D 14

print (df2)

  team assists
0 to 4
1 B 9
2 C 14

print (df3)

  team rebounds
0 C 10
1 D 17
2 E 11
3 F 10

Ми можемо використати такий синтаксис, щоб об’єднати три DataFrames в один:

 from functools import reduce

#define list of DataFrames
dfs = [df1, df2, df3]

#merge all DataFrames into one
final_df = reduce(lambda left,right: pd.merge (left,right,on=[' team '],
                                            how=' outer '), dfs)

#view merged DataFrame
print (final_df)

  team points assists rebounds
0 A 18.0 4.0 NaN
1 B 22.0 9.0 NaN
2 C 19.0 14.0 10.0
3 D 14.0 NaN 17.0
4 E NaN NaN 11.0
5 F NaN NaN 10.0

Кінцевим результатом є DataFrame, який містить інформацію з усіх трьох DataFrame.

Зверніть увагу, що значення NaN використовуються для заповнення порожніх комірок у кінцевому DataFrame.

Щоб використовувати значення, відмінне від NaN , для заповнення порожніх клітинок, ви можете скористатися функцією fillna() :

 from functools import reduce

#define list of DataFrames
dfs = [df1, df2, df3]

#merge all DataFrames into one
final_df = reduce(lambda left,right: pd.merge (left,right,on=[' team '],
                                            how=' outer '), dfs). fillna (' none ')

#view merged DataFrame
print (final_df)

  team points assists rebounds
0 A 18.0 4.0 none
1 B 22.0 9.0 none
2 C 19.0 14.0 10.0
3 D 14.0 none 17.0
4 E none none 11.0
5 F none none 10.0

Кожна з порожніх комірок тепер заповнена ” ні ” замість NaN .

Примітка : ви можете знайти повну документацію функції злиття в pandas тут .

Додаткові ресурси

У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові операції в pandas:

Як об’єднати два Pandas DataFrames в індексі
Як об’єднати Pandas DataFrames у кількох стовпцях
Як скласти кілька Pandas DataFrames