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 и rsuffix 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 и right_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

1. pandas.DataFrame.join — документация pandas 2.2.0 — полная информация по методу DataFrame.join.
2. pandas.DataFrame.merge — документация pandas 2.2.0 — подробная документация метода DataFrame.merge.
3. Как объединять данные с помощью merge(), .join() и concat() в pandas – урок от Real Python — руководство по объединению данных с использованием pandas.
4. Слияние, присоединение, конкатенация и сравнение — руководство pandas 2.2.0 — подробное руководство пользователя по операциям слияния данных.
5. Учебник по Pandas: Слияние DataFrame – YouTube — обучающее видео о слиянии DataFrame в Pandas.
6. Как объединять DataFrame с помощью Pandas в Python — примеры использования Pandas для объединения данных.
7. В чем разница между join и merge в Pandas? – обсуждение на Stack Overflow — обсуждение различий между join и merge в Pandas.