pandas DataFrames zusammenführen
Merge entspricht einem Datenbank-Join und kombiniert Informationen aus getrennten Tabellen.
Was ist pandas DataFrames zusammenführen?
Merge entspricht einem Datenbank-Join und kombiniert Informationen aus getrennten Tabellen.
Verbinde Tabellen über gemeinsame Schlüsselspalten.
Wann wird dieser Ansatz verwendet?
- Tabellarische Daten einlesen, bereinigen und umformen.
- Daten aus CSV-Dateien, APIs und Datenbanken analysieren.
- Berichte und statistische Auswertungen erstellen.
Beispielcode
main.py
import pandas as pd
students = pd.DataFrame({"id": [1, 2], "name": ["Ada", "Lin"]})
scores = pd.DataFrame({"id": [1, 2], "score": [95, 88]})
print(students.merge(scores, on="id"))Erwartete Ausgabe
id name score
0 1 Ada 95
1 2 Lin 88So funktioniert es
on bestimmt den Schlüssel und how die Join-Art. Vor dem Merge sollten Schlüssel auf Duplikate und passende Datentypen geprüft werden.
Ändere die Werte und führe das Programm im CodeUtility Python Online-Compiler aus, ohne Python lokal zu installieren.
Übungsaufgaben
Verändere Eingaben und Randfälle, bevor du die Lösung mit größeren Datenmengen testest.
- Ergänze Zeilen, Spalten und fehlende Werte.
- Kombiniere Filtern, Sortieren und groupby in einer Auswertung.
- Lies eine reale Datei ein und überprüfe die Datentypen.