मैं पांडा डेटा फ़्रेम कैसे मर्ज करूं?

2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47

इनमें शामिल होने के लिए डेटाफ़्रेम , पांडा concat() जैसे कई कार्य प्रदान करता है, मर्ज (), join(), आदि। इस खंड में, आप का उपयोग करने का अभ्यास करेंगे मर्ज () के समारोह पांडा . आप देख सकते हैं कि डेटाफ़्रेम अब हैं विलय होना एक में डेटा ढांचा दोनों के आईडी कॉलम में मौजूद सामान्य मूल्यों के आधार पर डेटाफ़्रेम.

इसे ध्यान में रखते हुए, आप डेटा फ़्रेमों को कैसे संयोजित करते हैं?

विवरण दें में शामिल होने के "कैसे" कमांड टाइप करें। बांया में शामिल होने के , या बाएं मर्ज , हर पंक्ति को बाईं ओर से रखता है डेटा ढांचा . बाएं से परिणाम- में शामिल होने के या बाएं- मर्ज दो में से डेटाफ्रेम पंडों में। बाईं ओर पंक्तियाँ डेटा ढांचा जिसका कोई मेल नहीं है में शामिल होने के सही में मूल्य डेटा ढांचा NaN मानों के साथ छोड़ दिया जाता है।

इसके अलावा, मैं पाइथन में डेटाफ्रेम को किसी अन्य डेटाफ्रेम में कैसे जोड़ूं? पांडा डेटाफ़्रेम . संलग्न () फ़ंक्शन का उपयोग के लिए किया जाता है संलग्न अन्य की पंक्तियाँ डेटा ढांचा दिए गए के अंत तक डेटा ढांचा , एक नया लौट रहा है डेटा ढांचा वस्तु। कॉलम मूल में नहीं डेटाफ्रेम नए कॉलम के रूप में जोड़े जाते हैं और नए सेल NaN मान से भर जाते हैं। इग्नोर_इंडेक्स: अगर सही है, तो इंडेक्स लेबल्स का इस्तेमाल न करें।

इसे ध्यान में रखते हुए, पांडा में विलय और शामिल होने में क्या अंतर है?

डेटा ढांचा। में शामिल होने के () तरीकों की क्षमताओं तक पहुँचने के लिए एक सुविधाजनक तरीके के रूप में पांडा . में शामिल होने के (df2) हमेशा मिलती है df2 के सूचकांक के माध्यम से, लेकिन df1. मर्ज (df2) कर सकते हैं में शामिल होने के df2 के एक या अधिक कॉलम (डिफ़ॉल्ट) या df2 की अनुक्रमणिका में (right_index=True के साथ)।

क्या NaN एक पांडा है?

पता लगाने के लिए नेन मूल्यों पांडा या तो उपयोग करता है। इस्ना () या. शून्य है() । NS नेन मूल्य इस तथ्य से विरासत में मिले हैं कि पांडा numpy के शीर्ष पर बनाया गया है, जबकि दो कार्यों के नाम आर के डेटाफ्रेम से उत्पन्न होते हैं, जिनकी संरचना और कार्यक्षमता पांडा नकल करने की कोशिश की।