Pandalar Veri Çerçevelerini Birleştirir [222]

Analiz yapmak için birleştirmeniz gereken iki veri setine sahip olduğunuzu hayal edin. SQL kullanılırken, bir veritabanındaki iki veya daha fazla tablodan alınan kayıtlar, SQL birleşimleri kullanılarak birleştirilebilir. Benzer şekilde, veri çerçevelerini birleştirmek için Python'da da seçenekler vardır. Peki veri çerçevesi nedir? Python'daki bir veri çerçevesinin birden çok satırı ve sütunu vardır. SQL'deki bir tabloya benzer. Python'da veri analizi için panda yazılım kitaplığına sahipsiniz. Pandalar veri çerçevelerini birleştirir, veri çerçevelerini belirli bir mantığa göre birleştirmemize yardımcı olur.

Veri çerçevelerini birleştirmenin farklı yolları:

• İç Birleştirme: İç birleştirme, iki kümenin kesişimine oldukça benzer. Bir iç birleştirme durumunda, yalnızca ortak özelliklere sahip olan satırları içeren bir veri çerçevesi döndürülür. Bu nedenle, birleştirilmiş iki veri çerçevesindeki her satır, eşleşen sütun değerlerine sahip olmalıdır.

• Sol Birleştirme: Bir sol birleştirme, sol veri çerçevesinden tüm satırları ve sağ veri çerçevesinden yalnızca eşleşen satırları döndürür.

• Sağ Birleştirme: Sağ birleştirme, sağ veri çerçevesinden tüm satırları ve sol veri çerçevesinden yalnızca eşleşen satırları döndürür.

• Tam veya Dış Birleştirme: Tam birleştirme, hem sol veri çerçevesinden hem de sağ veri çerçevesinden tüm satırları tutar.

Kaynak

Şimdi veri çerçevelerini veya serileri birleştirmek için Pandalarda bulunan fonksiyonlara bakalım.

Pandalardaki İşlevler

1. Birleştirme işlevi

Okuduğumuz gibi, Python, verileri birleştirmek için kullanılabilen birçok SQL benzeri özelliğe sahiptir. Veri çerçeveleri, adres görevi gören bir dizine sahiptir. Genellikle, satır dizinleri dizin olarak adlandırılırken, sütunlar sütun adlarıyla adreslenir. Birleştirme işlemi, iki veri çerçevesindeki tüm sütunları birleştirmenize olanak tanır. “lsufix” ve “rsuffix” parametrelerini güncelleyerek sol ve sağ sütunu yeniden adlandırabilirsiniz. “Nasıl” parametresini güncelleyerek birleştirme yolunu seçme seçeneğine sahip olursunuz.

2. Birleştirme işlevi

Birleştirme işlevi, birleştirme işlemine oldukça benzer. Ancak, iki veri çerçevesindeki tüm sütunları birleştirirken esnek kontrol elde edersiniz. Ortak sütundaki veri çerçevelerini birleştirmek için on = Column Name öğesini kullanabilirsiniz. Sol veya sağ veri çerçevesindeki sütunları anahtar olarak kullanarak tabloları hizalamak için left_on = Column Name veya right_on = Column Name'i güncelleyebilirsiniz. left_index = True veya right_index = True seçimi, sol veri çerçevesinden veya sağ veri çerçevesinden satır etiketlerini birleştirme anahtarları olarak kullanmanıza olanak tanır.

Sözdizimi:

DataFrame.merge( self , right , how='left' , on=None , left_on=None ,

right_on=Yok , left_index=Yanlış , right_index=Yanlış , sort=Yanlış , son ekler=('_x' , '_y') , kopya=Doğru , gösterge=Yanlış , validate=Yok )

Okuyun: Pandalar Mülakat Soruları

3. Birleştirme işlevi

Concat işlevini kullanarak, seçiminize göre sütunlardaki veya satırlardaki verileri birleştirebilirsiniz. Birleştirme mantığını (sol/sağ/iç/tam birleşim) iki eksenden birinde ayarlayabilirsiniz. Ayrıca, yeni birleştirilmiş eksende, doğrulama_integrity kullanılarak yinelenen değerler olup olmadığını kontrol etme seçeneğine de sahip olursunuz. Birleştirme ekseninde herhangi bir indeks değeri belirtilmezse, sonuç ekseni 0,1,… n-1 olarak etiketlenir. Anahtarlar parametresi, geçirilen anahtarları kullanarak hiyerarşik dizin oluşturmanıza olanak tanır.

Sözdizimi

pandas.concat( objs , axis=0 , join='left' , join_axes=None ,

görmezden_index=Yanlış , anahtarlar=Yok , düzeyler=Yok , isimler=Yok ,

doğrulama_integrity=Yanlış , sort=Yok , kopya=Doğru )

Okuyun: Python'da Veri Yapısı Algoritması

Toplama

Pandas.DataFrame'de gördüğümüz gibi, sütunlar üzerinde çalışan veri çerçevelerini birleştirmek için birleştirme ve birleştirme işlevleri kullanılır. Sağlanan son eke göre sütunları yeniden adlandırma seçeneği de vardır. Birleştirme işlevi, satır bazında hizalama durumunda daha fazla esneklik sunar. Aksine, pandaların Concat işlevi, hem satırlarda hem de sütunlarda çalışabilir.

Concat işlevi kullanılırken sütunların yeniden adlandırılması yapılmaz. Pandalar veri çerçevelerini birleştirir, iki veri çerçevesini birleştirmemiz gerektiğinde önemli bir özelliktir. Belirli koşulları kullanarak iki veri çerçevesini birleştirmek, analiz ve diğer görevler için gereken verileri hazırlamanıza yardımcı olur. Bu nedenle, yazılım kitaplığı için pandalar veri çerçevelerini birleştirir, ayrılmaz bir işlevdir.

Pandalarda bulunan çeşitli işlevler hakkında daha fazla bilgi edinmek ve Veri Analizini daha derinlemesine incelemek ister misiniz? upGrad tarafından sunulan Veri Biliminde PG Diplomasını kontrol edebilirsiniz . Kurslar sektör uzmanları tarafından yürütülür ve keşif amaçlı veri analizi, çeşitli veri görselleştirme teknikleri ve Makine Öğrenimi algoritmaları hakkında daha fazla bilgi edinmenize yardımcı olur. upGrad ile Veri Analitiği ve Makine Öğrenimi alanında kariyerinize başlayın.