Merge e Concat
Lezione 17 di 19 del corso Analisi dei dati con Pandas di Coddy.
Nel mondo reale, i dati provengono spesso da più tabelle o file. Per collegare e analizzare questi dati, dobbiamo poter combinare i dataset. Per combinare i dataframe, possiamo usare .merge(), .join() e .concat().
.merge() è simile all'operazione JOIN di SQL; collega colonne o indici in un dataframe in base a una o più chiavi:
merged_df = df1.merge(df2, on='common_column')Per esempio, queste due tabelle:
| ID | VALUE |
| 1 | "val1" |
| 2 | "val2" |
| ID | POINTS |
| 1 | 9 |
Diventeranno:
| ID | VALUE | POINTS |
| 1 | "val1" | 9 |
La funzione .concat() viene usata per aggiungere le righe di un dataframe alla fine di un altro dataframe e restituire un nuovo dataframe. Questa operazione è simile all'operazione 'UNION' in SQL:
concatenated_df = pd.concat([df1, df2])
Sfida
FacileIl file CSV visits.csv contiene informazioni sul numero di visite effettuate in una determinata posizione in un determinato momento.
Ecco le prime 5 righe del file:
location_id,visits,timestamp
8,1771,27498
9,4187,79919
0,4959,54228
6,7721,41588Calcola min, max, mean, std, sum e median per ogni ID di posizione e combinali in un unico dataframe. Rinomina le colonne in:
sum_visits, min_visits, max_visits, mean_visits, std_visits e median_visits.
Il dataframe finale dovrebbe apparire così:
| location_id | sum_visits | min_visits | max_visits | mean_visits | std_visits | median_visits |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
Salva il risultato in df.
Provalo tu
# pandas as pd è già stato importato
df = pd.read_csv("./visits.csv")
sum_visits = df.groupby("location_id").sum()
min_visits = df.groupby("location_id").min()
max_visits = df.groupby("location_id").max()
mean_visits = df.groupby("location_id").mean()
std_visits = df.groupby("location_id").std()
median_visits = df.groupby("location_id").median()
# Scrivi il tuo codice qui sotto
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