pd.merge как работает

pd.merge() в библиотеке pandas используется для объединения двух DataFrame по определенному столбцу или столбцам. Этот метод позволяет объединять данные из нескольких источников в один DataFrame.

Синтаксис pd.merge() выглядит следующим образом:

pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, suffixes=('_x', '_y'), sort=False)

• left и right: это DataFrame, которые нужно объединить.
• how: тип объединения (inner, outer, left или right).
• on: столбец или столбцы, по которым будет производиться объединение.
• left_on и right_on: столбцы, по которым будет производиться объединение в левом и правом DataFrame соответственно.
• left_index и right_index: использовать ли индексы в качестве ключей объединения.
• suffixes: суффиксы, которые будут добавлены к названиям столбцов, если в объединяемых DataFrame есть одинаковые названия столбцов.
• sort: сортировать ли столбцы по алфавиту перед объединением.

По умолчанию метод pd.merge() использует тип объединения inner, который оставляет только строки, которые имеют совпадающие значения в столбцах, по которым происходит объединение. Однако, можно указать и другие типы объединения, такие как outer, left и right, для более гибкого объединения данных.

Пример использования pd.merge():

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                    'value': [1, 2, 3, 4]})

df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
                    'value': [5, 6, 7, 8]})

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')
print(merged_df)

В этом примере мы объединяем два DataFrame df1 и df2 по столбцу 'key' с типом объединения inner. Результатом будет DataFrame, содержащий только строки с совпадающими значениями в столбце 'key'.

Таким образом, метод pd.merge() позволяет объединять данные из разных источников для дальнейшего анализа и обработки.