Giải Hướng dẫn dùng merge python python 2022

Đáp Án Mẹo Hướng dẫn Hướng dẫn dùng merge python python Mới Nhất

Bạn đang tìm kiếm từ khóa Hướng dẫn dùng merge python python được Cập Nhật vào lúc : 2022-10-22 00:19:08 . Với phương châm chia sẻ Mẹo Hướng dẫn trong bài viết một cách Chi Tiết 2022. Nếu sau khi đọc tài liệu vẫn ko hiểu thì có thể lại Comments ở cuối bài để Mình giải thích và hướng dẫn lại nha.

Pandas có đầy đủ tính năng, hiệu suất cao trong hoạt động in-memory join rất giống với cơ sở dữ liệu quan hệ như SQL. Các phương pháp này thực hiện tốt hơn đáng kể so với các mã nguồn mở khác (như merge.data.frame trong R). Lý do của việc này là thiết kế thuật toán cẩn thận và cách bố trí nội bộ của dữ liệu trong dataframe.

Pandas cung cấp một hàm duy nhất cho tất cả các kiểu joining/merging. Cú pháp như sau:

pd.merge(left, right, how=’inner’,
on=None, left_on=None, right_on=None,

left_index=False, right_index=False, sort=True,

suffixes=(‘_x’, ‘_y’), copy=True, indicator=False)

Giải thích ‘how: Nếu bạn đã quen với joining trong SQL thì bảng sau cho ta một so sánh giữa joining trong pandas và SQL. Mọi người có thể tham khảo thêm sự so sánh
này tại trang web

Chúng ta cùng đi vào ví dụ cụ thể sẽ dễ hiểu hơn.

Ta có hai bảng dữ liệu bên trái, sau khi merge sẽ cho bảng cuối cùng bên phải.

>>> import pandas as pd

>>> import numpy as np

>>> left = pd.DataFrame(‘key1’: [‘K0’, ‘K0’, ‘K1’, ‘K2′],’key2’: [‘K0’, ‘K1’, ‘K0’, ‘K1′],’A’: [‘A0’, ‘A1’, ‘A2’, ‘A3′],’B’: [‘B0’, ‘B1’, ‘B2’, ‘B3’])

>>> right = pd.DataFrame(‘key1’: [‘K0’, ‘K1’, ‘K1’, ‘K2′],’key2’: [‘K0’, ‘K0’, ‘K0’, ‘K0′],’C’: [‘C0’, ‘C1’, ‘C2’, ‘C3′],’D’: [‘D0’, ‘D1’, ‘D2’, ‘D3’])

>>>

Cụ thể hình dạng left, right như sau và mặc định how=”inner”

>>> left

    A   B key1 key2

0  A0  B0   K0   K0

1  A1  B1   K0   K1

2  A2  B2   K1   K0

3  A3  B3   K2   K1

>>> right

    C   D key1 key2

0  C0  D0   K0   K0

1  C1  D1   K1   K0

2  C2  D2   K1   K0

3  C3  D3   K2   K0

>>> pd.merge(left, right, on=[‘key1’, ‘key2’])

    A   B key1 key2   C   D

0  A0  B0   K0   K0  C0  D0

1  A2  B2   K1   K0  C1  D1

2  A2  B2   K1   K0  C2  D2

>>>

Kết quả của phép join với
“how” = ‘left’.

>>> pd.merge(left, right, how=’left’, on=[‘key1’, ‘key2’])

    A   B key1 key2    C    D

0  A0  B0   K0   K0   C0   D0

1  A1  B1   K0   K1  NaN  NaN

2  A2  B2   K1   K0   C1   D1

3  A2  B2   K1   K0   C2   D2

4  A3  B3   K2   K1  NaN  NaN

>>>

Giải thích về suffixes: Ý nghĩa của suffixes được giải thích qua ví dụ sau: Trường hợp hai bảng có tên cột giống nhau khi joining (chú ý tên cột giống nhau, không phải tên key giống nhau). Từ khóa suffixes sẽ giúp phân biệt cột giống nhau đến từ dataframe nào bằng cách cho thêm hậu tố vào tên cột.

>>> pd.merge(left, right, on=[left.A,right.D], how=’outer’,suffixes=(‘_left’,’_right’))

    A   B key1_left key2_left   C   D key1_right key2_right

0  A0  B0        K0        K0  C0  D0         K0         K0

1  A1  B1        K0        K1  C1  D1         K1         K0

2  A2  B2        K1        K0  C2  D2         K1         K0

3  A3  B3        K2        K1  C3  D3         K2         K0

>>>

Giải thích về indicator: Ý nghĩa của indicator được giải thích qua ví dụ sau. Bạn có thể so sánh với indicator=False và True qua hai đoạn mã bên
dưới. Như vậy indicator giúp chỉ rõ hàng đó đến từ dataframe nào.

>>> pd.merge(left, right, on=[‘key1′,’key2′], how=’outer’)

     A    B key1 key2    C    D

0   A0   B0   K0   K0   C0   D0

1   A1   B1   K0   K1  NaN  NaN

2   A2   B2   K1   K0   C1   D1

3   A2   B2   K1   K0   C2   D2

4   A3   B3   K2   K1  NaN  NaN

5  NaN  NaN   K2   K0   C3   D3

>>> pd.merge(left, right, on=[‘key1′,’key2′], how=’outer’,indicator =True)

     A    B key1 key2    C    D      _merge

0   A0   B0   K0   K0   C0   D0        both

1   A1   B1   K0   K1  NaN  NaN   left_only

2   A2   B2   K1   K0   C1   D1        both

3   A2   B2   K1   K0   C2   D2        both

4   A3   B3   K2   K1  NaN  NaN   left_only

5  NaN  NaN   K2   K0   C3   D3  right_only

>>>

Joining on index

.join() là một phương pháp thuận tiện để kết hợp các cột của hai dataframe được lập chỉ mục khác nhau có khả năng phân loại khác nhau vào một dataframe đơn. Đây là một ví dụ rất cơ bản:>>> left = pd.DataFrame(‘A’: [‘A0’, ‘A1’, ‘A2′],’B’: [‘B0’, ‘B1’, ‘B2’],index=[‘K0’, ‘K1’, ‘K2’])
>>> right = pd.DataFrame(‘C’: [‘C0’, ‘C2’, ‘C3′],’D’: [‘D0’, ‘D2’, ‘D3’],index=[‘K0’, ‘K2’, ‘K3’])
>>>Hình dạng của left và right sẽ như sau:>>> left
     A   B
K0  A0  B0
K1  A1  B1
K2  A2  B2
>>> right
     C   D
K0  C0  D0
K2  C2  D2
K3  C3  D3
>>> left.join(right)
     A   B    C    D
K0  A0  B0   C0   D0
K1  A1  B1  NaN  NaN
K2  A2  B2   C2   D2
>>>

Với ví dụ phía trên tương đương lệnh sau khi dùng merge:

>>> result = pd.merge(left, right, left_index=True, right_index=True, how=’left’)Mọi người có thể thử với các loại join khác qua từ khóa ‘how’:  how = ‘right’ , ‘outer’.Joining key columns on an index.join() cũng cung cấp cho ta một đối số tùy chọn là ‘on’ để ta truyền vào. Đối số ‘on’ có thể là tên cột hoặc nhiều tên cột, xác định rằng chỉ mục của right dataframe truyền vào sẽ được liên kết dựa trên (các) cột trong left dataframe. Cú pháp dùng .join() và pd.merge() sau đây là tương đương: left.join(right, on=key_or_keys) tương đương với pd.merge(left, right, left_on=key_or_keys, right_index=True,how=’left’, sort=False).>>> left = pd.DataFrame(‘A’: [‘A0’, ‘A1’, ‘A2’, ‘A3′],’B’: [‘B0’, ‘B1’, ‘B2’, ‘B3′],’key’: [‘K0’, ‘K1’, ‘K0’, ‘K1’])
>>> right = pd.DataFrame(‘C’: [‘C0’, ‘C1′],’D’: [‘D0’, ‘D1’],index=[‘K0’, ‘K1’])
>>>

Hình dạng của left và right sẽ như sau:

>>> left
    A   B key
0  A0  B0  K0
1  A1  B1  K1
2  A2  B2  K0
3  A3  B3  K1
>>> right
     C   D
K0  C0  D0
K1  C1  D1
>>> left.join(right, on=’key’)
    A   B key   C   D
0  A0  B0  K0  C0  D0
1  A1  B1  K1  C1  D1
2  A2  B2  K0  C0  D0
3  A3  B3  K1  C1  D1
>>>

​​​​​​Ví dụ tiếp theo cho trường hợp multikey, được truyền đến dataframe có MultiIndex

>>> left = pd.DataFrame(‘A’: [‘A0’, ‘A1’, ‘A2’, ‘A3′],’B’: [‘B0’, ‘B1’, ‘B2’, ‘B3′],’key1’: [‘K0’, ‘K0’, ‘K1’, ‘K2′],’key2’: [‘K0’, ‘K1’, ‘K0’, ‘K1’])
>>> index = pd.MultiIndex.from_tuples([(‘K0’, ‘K0’), (‘K1’, ‘K0’),(‘K2’, ‘K0’), (‘K2’, ‘K1’)])
>>> right = pd.DataFrame(‘C’: [‘C0’, ‘C1’, ‘C2’, ‘C3′],’D’: [‘D0’, ‘D1’, ‘D2’, ‘D3’],index=index)
>>> result = left.join(right, on=[‘key1’, ‘key2’])
>>>

Kết quả được trình bầy trong hình sau:

>>> left
    A   B key1 key2
0  A0  B0   K0   K0
1  A1  B1   K0   K1
2  A2  B2   K1   K0
3  A3  B3   K2   K1
>>> right
        C   D
K0 K0  C0  D0
K1 K0  C1  D1
K2 K0  C2  D2
   K1  C3  D3
>>> index
MultiIndex(levels=[[‘K0’, ‘K1’, ‘K2’], [‘K0’, ‘K1’]],
           labels=[[0, 1, 2, 2], [0, 0, 0, 1]])
>>> left.join(right, on=[‘key1’, ‘key2’])
    A   B key1 key2    C    D
0  A0  B0   K0   K0   C0   D0
1  A1  B1   K0   K1  NaN  NaN
2  A2  B2   K1   K0   C1   D1
3  A3  B3   K2   K1   C3   D3
>>>Joining with two multi-indexes.join() không được implemented với mục đích này, nhưng chúng ta có thể thực hiện với pd.merge(). Cùng học hỏi qua ví dụ sau:>>> index_right = pd.MultiIndex.from_tuples([(‘K0’, ‘Y0’), (‘K1’, ‘Y1’),(‘K2’, ‘Y2’), (‘K2’, ‘Y3’)],names=[‘key’, ‘Y’])
>>> right = pd.DataFrame(‘C’: [‘C0’, ‘C1’, ‘C2’, ‘C3′],’D’: [‘D0’, ‘D1’, ‘D2’, ‘D3’],index= index_right)
>>> index_left = pd.MultiIndex.from_tuples([(‘K0’, ‘X0’), (‘K0’, ‘X1’),(‘K1’, ‘X2’)],names=[‘key’, ‘X’])
>>> left = pd.DataFrame(‘A’: [‘A0’, ‘A1’, ‘A2′],’B’: [‘B0’, ‘B1’, ‘B2’],index=index_left)
>>>

Kết quả:

>>> left
A B
key X
K0 X0 A0 B0
X1 A1 B1
K1 X2 A2 B2
>>> right
C D
key Y
K0 Y0 C0 D0
K1 Y1 C1 D1
K2 Y2 C2 D2
Y3 C3 D3
>>> pd.merge(left.reset_index(), right.reset_index(),on=[‘key’], how=’inner’).set_index([‘key’,’X’,’Y’])
A B C D
key X Y
K0 X0 Y0 A0 B0 C0 D0
X1 Y0 A1 B1 C0 D0
K1 X2 Y1 A2 B2 C1 D1
>>>Giải thích quá trình trên như sau: Thay vì truyền vào left, right ta truyền vào left reset_index() và right.reset_index() tương tứng.>>> right
C D
key Y
K0 Y0 C0 D0
K1 Y1 C1 D1
K2 Y2 C2 D2
Y3 C3 D3
>>> right.reset_index()
key Y C D
0 K0 Y0 C0 D0
1 K1 Y1 C1 D1
2 K2 Y2 C2 D2
3 K2 Y3 C3 D3
>>> left
A B
key X
K0 X0 A0 B0
X1 A1 B1
K1 X2 A2 B2
>>> left.reset_index()
key X A B
0 K0 X0 A0 B0
1 K0 X1 A1 B1
2 K1 X2 A2 B2
>>>

Ta sẽ
truyển về phéo join cơ bản trên key.

>>> result = pd.merge(left.reset_index(), right.reset_index(),on=[‘key’], how=’inner’)
>>> result
key X A B Y C D
0 K0 X0 A0 B0 Y0 C0 D0
1 K0 X1 A1 B1 Y0 C0 D0
2 K1 X2 A2 B2 Y1 C1 D1
>>>

Chuyển ba cột “key”,’X’,’Y’ làm index qua phương thức đã học set_index().

>>> result = pd.merge(left.reset_index(), right.reset_index(),on=[‘key’], how=’inner’).set_index([“key”,’X’,’Y’])
>>> result
A B C D
key X Y
K0 X0 Y0 A0 B0 C0 D0
X1 Y0 A1 B1 C0 D0
K1 X2 Y1 A2 B2 C1 D1
>>>
Tải thêm tài liệu liên quan đến bài viết Hướng dẫn dùng merge python python

programming
python
Bài tập Pandas

Reply
2
0
Chia sẻ

Clip Hướng dẫn dùng merge python python ?

Bạn vừa Read Post Với Một số hướng dẫn một cách chi tiết hơn về Video Hướng dẫn dùng merge python python mới nhất

Share Link Cập nhật Hướng dẫn dùng merge python python miễn phí

Bạn đang tìm một số Chia Sẻ Link Down Hướng dẫn dùng merge python python miễn phí.

Hỏi đáp thắc mắc về Hướng dẫn dùng merge python python

Nếu Ban sau khi đọc bài viết Hướng dẫn dùng merge python python , bạn vẫn chưa hiểu thì có thể lại Comments ở cuối bài để Admin giải thích và hướng dẫn lại nha
#Hướng #dẫn #dùng #merge #python #python