Как легко справиться с анти-соединением в Pandas

[

Анти-объединение в Pandas

Введение

В данном уроке мы рассмотрим понятие “анти-объединение” в библиотеке Pandas и научимся применять его для работы с данными. Анти-объединение позволяет нам отфильтровать строки, которые не совпадают между двумя наборами данных.

Краткое описание

Анти-объединение представляет собой операцию, которая возвращает только несовпадающие значения между двумя DataFrame. То есть, результатом анти-объединения являются строки, которые присутствуют только в одном из наборов данных, и отсутствуют в другом.

Подробный учебник

Давайте начнем с загрузки необходимых библиотек и данных для работы:

import pandas as pd

# Создаем первый DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4],
                    'name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'Eva']})

# Создаем второй DataFrame
df2 = pd.DataFrame({'id': [3, 4, 5, 6],
                    'name': ['Bob', 'Eva', 'Sam', 'Michelle']})

Теперь, когда у нас есть два DataFrame, давайте выполним анти-объединение. Мы будем использовать метод pd.merge() с параметром how='outer', чтобы объединить оба набора данных и вернуть только несовпадающие значения:

anti_join = pd.merge(df1, df2, on='id', how='outer', indicator=True).query("_merge != 'both'")

Результатом будет DataFrame, содержащий только несовпадающие строки:

   id   name      _merge
0   1   John   left_only
1   2  Alice   left_only
2   5    Sam  right_only
3   6  Michelle  right_only

Таким образом, мы получили только те строки, которые присутствуют только в одном из наборов данных.

Параметры метода pd.merge()

При использовании метода pd.merge() для анти-объединения есть несколько параметров, которые мы можем использовать:

on

Параметр on определяет столбец или столбцы, по которым происходит объединение. В нашем примере мы использовали on='id', чтобы объединить строки по столбцу “id”.

how

Параметр how определяет тип объединения. В случае анти-объединения мы используем how='outer', чтобы вернуть только несовпадающие значения.

indicator

Параметр indicator показывает, будет ли добавлен столбец _merge, который помечает, из какого исходного набора данных была получена каждая строка результата.

Примеры

Вот еще некоторые примеры использования анти-объединения в Pandas:

Пример 1: Анти-объединение на основе нескольких столбцов

df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4],
                    'name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'Eva'],
                    'age': [25, 30, 35, 40]})

df2 = pd.DataFrame({'id': [3, 4, 5, 6],
                    'name': ['Bob', 'Eva', 'Sam', 'Michelle'],
                    'age': [35, 40, 45, 50]})

anti_join = pd.merge(df1, df2, on=['id', 'age'], how='outer', indicator=True).query("_merge != 'both'")

В этом примере мы выполняем анти-объединение на основе столбцов “id” и “age”.

Пример 2: Анти-объединение с внешними и внутренними ключами

df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4],
                    'name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'Eva'],
                    'group_id': [101, 102, 103, 104]})

df2 = pd.DataFrame({'group_id': [103, 104, 105, 106],
                    'group_name': ['Group A', 'Group B', 'Group C', 'Group D']})

anti_join = pd.merge(df1, df2, how='left', indicator=True).query("_merge != 'both'")

В этом примере мы выполняем анти-объединение на основе столбца “group_id” с использованием внешних ключей.

Вывод

В этом уроке мы рассмотрели, что такое анти-объединение в Pandas и как его использовать для работы с данными. Мы также изучили различные параметры метода pd.merge(), которые позволяют настраивать анти-объединение под требования вашего проекта.

Часто задаваемые вопросы

1. Что такое анти-объединение?
   Анти-объединение - это операция, которая возвращает только несовпадающие значения между двумя наборами данных.

2. Какие операции аналогичны анти-объединению в Pandas?
   Операции, аналогичные анти-объединению в Pandas, включают разницу между DataFrame и операцию isin().

3. Могу ли я выполнить анти-объединение на основе нескольких столбцов?
   Да, вы можете выполнить анти-объединение на основе нескольких столбцов, указав их в параметре on метода pd.merge().

4. Есть ли альтернативные способы выполнения анти-объединения в Pandas?
   Да, помимо метода pd.merge(), существуют альтернативные способы выполнения анти-объединения в Pandas, такие как использование методов merge() и concat().

5. Какова производительность анти-объединения в Pandas?
   Производительность анти-объединения в Pandas зависит от размера входных данных. При работе с большими наборами данных может потребоваться использование дополнительных методов оптимизации, таких как индексирование и использование специализированных функций.