Разница между методами join и merge в Pandas
Быстрый ответ
.join()
— это удобная функция для слияния таблиц по индексам. По умолчанию используется левое объединение:
df1.join(df2) # Присоединяем df2 к df1 по индексу, подчеркиваем легкость и элегантность операции
.merge()
гармонично сочетает в себе возможности SQL-запросов, предоставляя обширное поле для слияния по колонкам и индексам с возможностью выбора типа соединения:
pd.merge(df1, df2, on='key') # Осуществляем внутреннее объединение по колонке 'key', тем самым демонстрируя универсальность операции
.join() идеален для быстрого объединения таблиц по индексам, в то время как .merge() позволяет осуществить детальную настройку слияния по различным ключам и опциям.
Основное отличие
.join()
становится предпочтительным выбором, когда важны скорость и удобство при объединении таблиц по индексам:
- Он показывает себя наилучшим образом при левом объединении индексов.
- При совпадении имен колонок
lsuffix
иrsuffix
помогут их различить. - Слияние DataFrame с одинаковыми индексами происходит очень удобно и легко.
.merge()
, в свою очередь, блестяще справляется с более сложными задачами объединения:
- Поддерживает все типы SQL-соединений: от внутренних до полных.
- Слияние возможно по любым колонкам благодаря параметрам
left_on
иright_on
. - При возникновении конфликта имен колонок параметр
suffixes
помогает в их разграничении.
Правильный выбор
- Использование
.join()
рекомендуется при работе с соответствующими индексами и для левого объединения. .merge()
становится необходимым, когда важна гибкость при слиянии DataFrame по разным колонкам и в зависимости от типов соединения.
.join()
упрощает процесс, а .merge()
дает нам контроль над сложными условиями. Слияние по индексам через .merge()
осуществляется с помощью параметров right_index=True
и left_on
.
Нюансы слияния по индексу
Важные моменты, которые следует учитывать при работе с индексами:
.join()
:
df_left.join(df_right, lsuffix='_left', rsuffix='_right') # При этом сохраняется левый индекс
Применение этого метода охраняет оригинальный индекс левой таблицы и не позволяет создать хаос при сбросе индекса.
В отличие от этого, .merge()
:
pd.merge(df_left, df_right, left_on='left_key', right_index=True, how='left', sort=False) # Возможно создание нового индекса
Может создать новый индекс, если не указано иное.
Визуализация
Представьте себе DataFrame как меню в ресторане:
DataFrame A (🍣): Суши, Темпура, Сашими DataFrame B (🍔): Бургеры, Поммес, Суши
JOIN
это как выбор блюда для совместного ужина:
🍣🔀🍔: Суши
MERGE
это как объединение всего меню для обширного выбора:
🍣➕🍔: Суши, Темпура, Сашими, Бургер, Поммес # Все блюда на вашем столе
Применение в реальной жизни и советы
Умение выбирать индексы
Для .join()
очень важен правильно выбранный индекс. Подготовьте индексы до объединения:
df1.set_index('key').join(df2.set_index('key')) # Умение выбрать индекс — половина успеха
Работа с колонками с одинаковыми именами
Параметры lsuffix
и rsuffix
пригодятся, если имена колонок совпадают:
df1.join(df2, lsuffix='_df1', rsuffix='_df2') # Создаем порядок среди одноименных колонок
Сложные многоколонные соединения
Для сложных отношений используйте слияние по составным ключам:
pd.merge(df1, df2, left_on=['key1', 'key2'], right_on=['key3', 'key4']) # Двигаемся сквозь массив колонок
Важность последовательности
Порядок объединения в .merge()
влияет на конечную структуру DataFrame. Здесь же есть опция sort
:
pd.merge(df1, df2, on='key', sort=True) # Порядок ключа сохраняется, независимо от того, как вы проводите операцию
Полезные материалы
- pandas.DataFrame.join — документация pandas 2.2.0 — полная информация по методу
DataFrame.join
. - pandas.DataFrame.merge — документация pandas 2.2.0 — подробная документация метода
DataFrame.merge
. - Как объединять данные с помощью merge(), .join() и concat() в pandas – урок от Real Python — руководство по объединению данных с использованием pandas.
- Слияние, присоединение, конкатенация и сравнение — руководство pandas 2.2.0 — подробное руководство пользователя по операциям слияния данных.
- Учебник по Pandas: Слияние DataFrame – YouTube — обучающее видео о слиянии DataFrame в Pandas.
- Как объединять DataFrame с помощью Pandas в Python — примеры использования Pandas для объединения данных.
- В чем разница между join и merge в Pandas? – обсуждение на Stack Overflow — обсуждение различий между join и merge в Pandas.