Sommario:
Pandas merge() – Unione di due oggetti DataFrame
La funzione merge() di Pandas è uno strumento potente per combinare due o più DataFrame in un unico oggetto consolidato. Questa unione può essere effettuata in base a una o più colonne comuni tra i DataFrame o utilizzando altre condizioni personalizzate. In questo articolo, esploreremo in dettaglio come utilizzare la funzione merge() per unire due DataFrame e sfruttare le sue numerose funzionalità.
Introduzione a Pandas merge()
La funzione merge() è una parte fondamentale della libreria Pandas, utilizzata per la manipolazione e l’analisi dei dati. Consente di unire due o più DataFrame in base a una colonna comune o a un insieme di colonne. Il risultato dell’unione è un nuovo DataFrame che contiene i record di entrambi i DataFrame originali, combinati in base ai criteri di unione specificati.
Tipi di unioni
Esistono quattro tipi di unioni che possono essere eseguite utilizzando la funzione merge():
* Inner join: Unisce i record che hanno valori corrispondenti nelle chiavi di unione.
* Left join: Mantiene tutti i record dal DataFrame sinistro, indipendentemente dal fatto che abbiano o meno corrispondenze nel DataFrame destro.
* Right join: Mantiene tutti i record dal DataFrame destro, indipendentemente dal fatto che abbiano o meno corrispondenze nel DataFrame sinistro.
* Outer join: Mantiene tutti i record da entrambi i DataFrame, indipendentemente dal fatto che abbiano o meno corrispondenze nell’altro DataFrame.
Parametri principali
La funzione merge() accetta diversi parametri chiave, tra cui:
* left: Il DataFrame di sinistra dell’unione.
* right: Il DataFrame di destra dell’unione.
* on: Una o più colonne utilizzate per unire i due DataFrame.
* how: Il tipo di unione da eseguire (inner, left, right, outer).
* indicator: Una colonna opzionale che indica il tipo di unione utilizzata per ciascun record.
Esempio: unione di due DataFrame con un inner join
Consideriamo i seguenti due DataFrame:
python
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'Nome': ['Alberto', 'Barbara', 'Carlo'], 'Età': [25, 30, 35]})
df2 = pd.DataFrame({'Nome': ['Alberto', 'Daniela', 'Edoardo'], 'Professione': ['Dottore', 'Avvocato', 'Insegnante']})
Per eseguire un inner join sui due DataFrame in base alla colonna Nome, possiamo utilizzare il seguente codice:
python
df_unito = pd.merge(df1, df2, on='Nome')
Il risultato dell’unione sarà un nuovo DataFrame che contiene i record che hanno valori corrispondenti nella colonna Nome:
Nome Età Professione
0 Alberto 25 Dottore
1 Alberto 25 Dottore
Opzioni avanzate
Oltre ai parametri principali, la funzione merge() offre diverse opzioni avanzate che consentono di personalizzare il comportamento dell’unione.
* suffixes: Suffissi da aggiungere ai nomi delle colonne duplicate nei DataFrame uniti.
* validate: Se True, convalida gli indici dei DataFrame prima dell’unione.
* copy: Se True, crea una copia dei DataFrame di input prima dell’unione.
Conclusione
La funzione merge() di Pandas è uno strumento versatile e potente per unire due o più DataFrame. Comprendere come utilizzare questa funzione è essenziale per manipolare ed elaborare efficacemente i dati con Pandas. Attraverso la comprensione dei diversi tipi di unioni, dei parametri principali e delle opzioni avanzate, è possibile sfruttare al massimo la funzione merge() per soddisfare le esigenze specifiche di analisi e manipolazione dei dati.
FAQ
1. Qual è la differenza tra inner join, left join, right join e outer join?
* Inner join: Unisce i record che hanno valori corrispondenti nelle chiavi di unione.
* Left join: Mantiene tutti i record dal DataFrame sinistro, indipendentemente dal fatto che abbiano o meno corrispondenze nel DataFrame destro.
* Right join: Mantiene tutti i record dal DataFrame destro, indipendentemente dal fatto che abbiano o meno corrispondenze nel DataFrame sinistro.
* Outer join: Mantiene tutti i record da entrambi i DataFrame, indipendentemente dal fatto che abbiano o meno corrispondenze nell’altro DataFrame.
2. Come posso unire due DataFrame con più di una chiave di unione?
È possibile unire due DataFrame con più chiavi di unione utilizzando il parametro on come lista o tuple di colonne.
3. Come posso aggiungere una colonna di indicatori all’output dell’unione?
È possibile aggiungere una colonna di indicatori all’output dell’unione utilizzando il parametro indicator.
4. Come posso unire due DataFrame con nomi di colonne duplicati?
È possibile unire due DataFrame con nomi di colonne duplicati utilizzando il parametro suffixes per aggiungere suffissi unici ai nomi delle colonne duplicate.
5. In quali casi è consigliabile utilizzare la funzione merge()?
La funzione merge() può essere utilizzata nei seguenti casi:
* Combinare dati da fonti multiple
* Identificare sovrapposizioni o differenze tra due insiemi di dati
* Aggiungere informazioni aggiuntive a un DataFrame esistente
* Creare nuovi DataFrame da dati esistenti
6. Quali sono le limitazioni della funzione merge()?
La funzione merge() presenta alcune limitazioni:
* Può essere computazionalmente costosa per unioni di grandi DataFrame.
* Richiede che i DataFrame abbiano almeno una colonna comune per l’unione.
* Può comportare la perdita di dati se non vengono soddisfatti i criteri di unione.
7. Quali alternative ci sono alla funzione merge() di Pandas?
Esistono diverse alternative alla funzione merge() di Pandas, tra cui:
* La funzione join() di NumPy
* La funzione concat() di Pandas
* La funzione merge_asof() di Pandas
8. Quali sono le best practice per utilizzare la funzione merge()?
Le best practice per l’utilizzo della funzione merge() includono:
* Utilizzare indici univoci per garantire corrispondenze accurate.
* Pianificare attentamente i criteri di unione per evitare perdite di dati.
* Utilizzare il parametro indicator per identificare i tipi di unione.
* Ottimizzare le prestazioni utilizzando il parametro validate.