यदि आप सबसे सरल कार्यों के लिए भी पायथन का उपयोग करते हैं, तो आप शायद इसके तीसरे पक्ष के पुस्तकालयों के महत्व से अवगत हैं। पांडस पुस्तकालय, डेटाफ्रेम के लिए अपने उत्कृष्ट समर्थन के साथ, ऐसा ही एक पुस्तकालय है।

आप कई प्रकार की फ़ाइल को Python DataFrames में आयात कर सकते हैं और विभिन्न डेटा सेट को संग्रहीत करने के लिए विभिन्न संस्करण बना सकते हैं। एक बार जब आप डेटाफ़्रेम का उपयोग करके अपना डेटा आयात कर लेते हैं, तो आप विस्तृत विश्लेषण करने के लिए उन्हें मर्ज कर सकते हैं।

मूल बातें से निपटना

विलय शुरू करने से पहले, आपके पास विलय करने के लिए डेटाफ्रेम होना चाहिए। विकास के उद्देश्यों के लिए, आप प्रयोग करने के लिए कुछ डमी डेटा बना सकते हैं।

पायथन में डेटाफ्रेम बनाएं

पहले चरण के रूप में, पंडों की लाइब्रेरी को अपनी पायथन फ़ाइल में आयात करें। पांडा एक तृतीय-पक्ष पुस्तकालय है जो पायथन में डेटाफ़्रेम को संभालता है। आप का उपयोग कर सकते हैं आयात पुस्तकालय का उपयोग करने के लिए कथन इस प्रकार है:

आयात पांडा जैसा पी.डी.

आप अपने कोड संदर्भों को छोटा करने के लिए पुस्तकालय के नाम पर एक उपनाम निर्दिष्ट कर सकते हैं।

instagram viewer

आपको शब्दकोश बनाने की आवश्यकता है, जिसे आप डेटाफ़्रेम में परिवर्तित कर सकते हैं। सर्वोत्तम परिणामों के लिए, दो शब्दकोश चर बनाएँ-dict1 तथा dict2-जानकारी के विशिष्ट टुकड़ों को संग्रहीत करने के लिए:

dict1 = {"यूज़र आईडी": ["001", "002", "003", "004", "005"],
"FName": ["जॉन", "चपटी कील", "रॉन", "रोनाल्ड", "क्रिस"],
"एलनाम": ["हार्ले", "कोहेन", "डाहल", "हैरिंगटन", "केर-हिस्लोप"]}
dict2 = {"यूज़र आईडी": ["001", "002", "003", "004"], "आयु": [15, 28, 34, 24]}

याद रखें, आपके डेटाफ़्रेम को बाद में संयोजित करने के लिए प्राथमिक कुंजी के रूप में कार्य करने के लिए, आपको दोनों शब्दकोश मानों में एक सामान्य तत्व की आवश्यकता है।

अपने शब्दकोशों को डेटाफ़्रेम में बदलें

अपने शब्दकोश मानों को डेटाफ़्रेम में बदलने के लिए, आप निम्न विधि का उपयोग कर सकते हैं:

df1 = पीडी. डेटाफ़्रेम (dict1)
df2 = पीडी. डेटाफ़्रेम (dict2)

कुछ आईडीई आपको डेटाफ़्रेम फ़ंक्शन को संदर्भित करके और दबाकर डेटाफ़्रेम के भीतर मानों की जाँच करने देते हैं चलाएँ/निष्पादित करें. वहां कई हैं पायथन-संगत आईडीई, इसलिए आप वह चुन सकते हैं और चुन सकते हैं जो आपके लिए सीखने में सबसे आसान है।

एक बार जब आप अपने डेटाफ़्रेम की सामग्री से संतुष्ट हो जाते हैं, तो आप विलय के चरण पर आगे बढ़ सकते हैं।

मर्ज फ़ंक्शन के साथ फ़्रेम का संयोजन

मर्ज फ़ंक्शन पहला पायथन फ़ंक्शन है जिसका उपयोग आप दो डेटाफ़्रेम को संयोजित करने के लिए कर सकते हैं। यह फ़ंक्शन निम्न डिफ़ॉल्ट तर्क लेता है:

pd.merge (DataFrame1, DataFrame2, How= .) प्रकारकामर्ज)

कहाँ पे:

  • पी.डी. पंडों पुस्तकालय के लिए एक उपनाम है।
  • मर्ज वह फ़ंक्शन है जो डेटाफ़्रेम को मर्ज करता है।
  • डेटाफ़्रेम1 तथा डेटाफ़्रेम2 मर्ज करने के लिए दो डेटाफ़्रेम हैं।
  • कैसे मर्ज प्रकार को परिभाषित करता है।

कुछ अतिरिक्त वैकल्पिक तर्क उपलब्ध हैं, जिनका उपयोग आप जटिल डेटा संरचना होने पर कर सकते हैं।

आप मर्ज के प्रकार को परिभाषित करने के लिए कैसे पैरामीटर के लिए अलग-अलग मानों का उपयोग कर सकते हैं। इस प्रकार के विलय से परिचित होंगे यदि आपने डेटाबेस तालिकाओं में शामिल होने के लिए SQL का उपयोग किया जाता है.

लेफ्ट मर्ज

बायां मर्ज प्रकार पहले डेटाफ़्रेम के मानों को बरकरार रखता है और दूसरे डेटाफ़्रेम से मेल खाने वाले मानों को खींचता है।

राइट मर्ज

सही मर्ज प्रकार दूसरे डेटाफ़्रेम के मानों को बरकरार रखता है और पहले डेटाफ़्रेम से मेल खाने वाले मानों को खींचता है।

इनर मर्ज

आंतरिक मर्ज प्रकार दोनों डेटाफ़्रेम से मेल खाने वाले मानों को बनाए रखता है और गैर-मिलान मानों को हटा देता है।

बाहरी मर्ज

बाहरी मर्ज प्रकार सभी मेल खाने वाले और गैर-मिलान मूल्यों को बरकरार रखता है और डेटाफ्रेम को एक साथ समेकित करता है।

Concat फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें

concat फ़ंक्शन पायथन के कुछ अन्य मर्ज फ़ंक्शंस की तुलना में एक लचीला विकल्प है। कॉनकैट फ़ंक्शन के साथ, आप डेटाफ़्रेम को लंबवत और क्षैतिज रूप से जोड़ सकते हैं।

हालाँकि, इस फ़ंक्शन का उपयोग करने का दोष यह है कि यह डिफ़ॉल्ट रूप से किसी भी गैर-मिलान मान को त्याग देता है। कुछ अन्य संबंधित कार्यों की तरह, इस फ़ंक्शन के कुछ तर्क हैं, जिनमें से केवल कुछ ही एक सफल संयोजन के लिए आवश्यक हैं।

कॉनकैट (डेटाफ्रेम, अक्ष = 0, शामिल हों ='आउटर'/’भीतरी’)

कहाँ पे:

  • concat वह फ़ंक्शन है जो डेटाफ़्रेम में शामिल होता है।
  • डेटाफ्रेम जोड़ने के लिए DataFrames का एक क्रम है।
  • एक्सिस संयोजन की दिशा का प्रतिनिधित्व करता है, 0 क्षैतिज है, 1 लंबवत है।
  • जोड़ना बाहरी या आंतरिक जुड़ाव निर्दिष्ट करता है।

उपरोक्त दो डेटाफ़्रेम का उपयोग करके, आप निम्न प्रकार से कॉनकैट फ़ंक्शन आज़मा सकते हैं:

# डेटाफ़्रेम को सूची प्रारूप में परिभाषित करें
df_merged_concat = pd.concat([df1, df2])
# कॉनकैट फ़ंक्शन के परिणाम प्रिंट करें
प्रिंट(df_merged_concat)

उपरोक्त कोड में अक्ष और जुड़ने के तर्क की अनुपस्थिति दो डेटासेट को जोड़ती है। परिणामी आउटपुट में सभी प्रविष्टियाँ हैं, चाहे मैच की स्थिति कुछ भी हो।

इसी तरह, आप कॉनकैट फ़ंक्शन की दिशा और आउटपुट को नियंत्रित करने के लिए अतिरिक्त तर्कों का उपयोग कर सकते हैं।

सभी मिलान प्रविष्टियों के साथ आउटपुट को नियंत्रित करने के लिए:

# दो डेटाफ़्रेम के बीच सभी मिलान मानों को उनके कॉलम के आधार पर संयोजित करना
df_merged_concat = pd.concat([df1, df2], अक्ष = 1, शामिल हों = 'भीतरी')
प्रिंट(df_merged_concat)

परिणाम में केवल दो डेटाफ़्रेम के बीच सभी मिलान मान होते हैं।

पायथन के साथ डेटाफ़्रेम को मर्ज करना

DataFrames उनके लचीलेपन और कार्यक्षमता को देखते हुए, Python का एक अभिन्न अंग हैं। उनके बहुआयामी उपयोगों को देखते हुए, आप विभिन्न प्रकार के कार्यों को अत्यंत आसानी से करने के लिए उनका व्यापक रूप से उपयोग कर सकते हैं।

यदि आप अभी भी पायथन डेटाफ़्रेम के बारे में सीख रहे हैं, तो कुछ एक्सेल फ़ाइलों को आयात करने का प्रयास करें, फिर उन्हें विभिन्न तरीकों से संयोजित करें।