Pandas — мощная библиотека Python для обработки и анализа данных. В этой статье блога мы рассмотрим два основных метода: объединение фреймов данных с помощью pd.concat()и сброс индекса с помощью reset_index(). Мы углубимся в практическое использование этих методов вместе с примерами кода, чтобы помочь вам стать профессионалом в объединении и организации ваших данных. Итак, начнём!

Объединение фреймов данных с помощью pd.concat():
Объединение позволяет нам объединять несколько фреймов данных по определенной оси. В результирующем кадре данных сохраняются исходные индексы отдельных кадров данных, что обеспечивает гибкость при работе с различными наборами данных. Вот как это работает:

import pandas as pd
# Creating sample data frames
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})
# Concatenating data frames vertically
result_vertical = pd.concat([df1, df2])
print("Concatenated vertically:")
print(result_vertical)
# Concatenating data frames horizontally
result_horizontal = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print("Concatenated horizontally:")
print(result_horizontal)

В приведенном выше коде мы создаем два примера фреймов данных: df1и df2. Чтобы объединить их по вертикали, мы используем pd.concat()без указания параметра axis. Для объединения по горизонтали мы устанавливаем axis=1. Результирующие кадры данных result_verticalи result_horizontalбудут содержать объединенные данные.

Сброс индекса с помощью reset_index():
При объединении кадров данных или выполнении операций индекс может стать неорганизованным. На помощь приходит метод reset_index(), который сбрасывает индекс на последовательный числовой индекс по умолчанию. Вот пример:

import pandas as pd
# Creating a sample data frame
data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)
# Resetting the index
df_reset_index = df.reset_index()
print("Data frame with reset index:")
print(df_reset_index)

В этом фрагменте кода у нас есть фрейм данных под названием dfс индексом по умолчанию. Применяя reset_index(), мы получаем новый фрейм данных df_reset_index, индекс которого сбрасывается до последовательного числового индекса.

В этой статье мы рассмотрели два важных метода манипулирования данными в pandas: объединение фреймов данных с помощью pd.concat()и сброс индекса с помощью reset_index(). Мы предоставили примеры кода, которые помогут вам понять практическую реализацию этих методов. Освоив эти методы, вы получите больший контроль над объединением и организацией наборов данных, что позволит вам извлекать ценную информацию из ваших данных.