Merge ve Concat
Coddy'nin Pandas Analitiği kursunda ders 17 / 19.
Gerçek dünyada veriler genellikle birden fazla tablodan veya dosyadan gelir. Bu verileri bağlamak ve analiz etmek için veri kümelerini birleştirebilmemiz gerekir. Dataframe'leri birleştirmek için .merge(), .join() ve .concat() kullanabiliriz.
.merge(), SQL JOIN işlemine benzer; bir dataframe'deki sütunları veya indeksleri bir veya daha fazla anahtara göre birbirine bağlar:
merged_df = df1.merge(df2, on='common_column')Örneğin, bu iki tablo:
| ID | VALUE |
| 1 | "val1" |
| 2 | "val2 |
| ID | POINTS |
| 1 | 9 |
Şuna dönüşecektir:
| ID | VALUE | POINTS |
| 1 | "val1" | 9 |
.concat() fonksiyonu, bir dataframe'in satırlarını diğer bir dataframe'in sonuna eklemek için kullanılır ve yeni bir dataframe döndürür. Bu işlem SQL'deki 'UNION' işlemine benzer:
concatenated_df = pd.concat([df1, df2])
Görev
Kolayvisits.csv CSV dosyası, belirli bir zamanda belirli bir konumda kaç ziyaret yapıldığına dair bilgiler içerir.
Dosyanın ilk 5 satırı şöyledir:
location_id,visits,timestamp
8,1771,27498
9,4187,79919
0,4959,54228
6,7721,41588Her bir konum kimliği için min, max, mean, std, sum ve median değerlerini hesaplayın ve bunları tek bir dataframe'de birleştirin. Sütunları şu şekilde yeniden adlandırın:
sum_visits, min_visits, max_visits, mean_visits, std_visits ve median_visits.
Nihai dataframe şu şekilde görünmelidir:
| location_id | sum_visits | min_visits | max_visits | mean_visits | std_visits | median_visits |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
Sonucu df değişkenine kaydedin.
Kendin dene
# pandas as pd zaten içe aktarıldı
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()
# Kodunuzu aşağıya yazın
Pandas Analitiği bölümündeki tüm dersler
4Pandas ile Veri Analizi
Betimsel İstatistiklerVerileri Gruplama ve ToplulaştırmaFarklı Toplulaştırma İşlemleriMerge ve Concat3Pandas ile Veri Manipülasyonu
İstenen Sonucu DöndürmeVerileri FiltrelemeEkleme ve SilmeVeriyi DüzenlemeStringleri DüzenlemeÖzel Düzenlemeler