Merge, Join, Concate

Existen tres formas de combinar DataFrames, las mas comunes: Merge, Join, Concat

Ejemplos de DataFrames


In [1]:
# Librerias
import pandas as pd

In [2]:
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                        'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                        'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                        'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
                        index=[0, 1, 2, 3])

In [3]:
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                        'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                        'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                        'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},
                         index=[4, 5, 6, 7])

In [4]:
df3 = pd.DataFrame({'A': ['A8', 'A9', 'A10', 'A11'],
                        'B': ['B8', 'B9', 'B10', 'B11'],
                        'C': ['C8', 'C9', 'C10', 'C11'],
                        'D': ['D8', 'D9', 'D10', 'D11']},
                        index=[8, 9, 10, 11])

In [5]:
df1


Out[5]:
A B C D
0 A0 B0 C0 D0
1 A1 B1 C1 D1
2 A2 B2 C2 D2
3 A3 B3 C3 D3

In [6]:
df2


Out[6]:
A B C D
4 A4 B4 C4 D4
5 A5 B5 C5 D5
6 A6 B6 C6 D6
7 A7 B7 C7 D7

In [7]:
df3


Out[7]:
A B C D
8 A8 B8 C8 D8
9 A9 B9 C9 D9
10 A10 B10 C10 D10
11 A11 B11 C11 D11

Concatenar

Basicamente une objetos DataFrames, se debe de cuidar la dimension de los ejes. Funcion pd.concat agregar la lista de DataFrames


In [8]:
pd.concat([df1,df2,df3])


Out[8]:
A B C D
0 A0 B0 C0 D0
1 A1 B1 C1 D1
2 A2 B2 C2 D2
3 A3 B3 C3 D3
4 A4 B4 C4 D4
5 A5 B5 C5 D5
6 A6 B6 C6 D6
7 A7 B7 C7 D7
8 A8 B8 C8 D8
9 A9 B9 C9 D9
10 A10 B10 C10 D10
11 A11 B11 C11 D11

In [9]:
pd.concat([df1,df2,df3],axis=1)


Out[9]:
A B C D A B C D A B C D
0 A0 B0 C0 D0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1 A1 B1 C1 D1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2 A2 B2 C2 D2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3 A3 B3 C3 D3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN NaN A4 B4 C4 D4 NaN NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN NaN A5 B5 C5 D5 NaN NaN NaN NaN
6 NaN NaN NaN NaN A6 B6 C6 D6 NaN NaN NaN NaN
7 NaN NaN NaN NaN A7 B7 C7 D7 NaN NaN NaN NaN
8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN A8 B8 C8 D8
9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN A9 B9 C9 D9
10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN A10 B10 C10 D10
11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN A11 B11 C11 D11

Ejemplos de DataFrames


In [10]:
left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                     'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                     'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
   
right = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                          'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                          'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

In [11]:
left


Out[11]:
A B key
0 A0 B0 K0
1 A1 B1 K1
2 A2 B2 K2
3 A3 B3 K3

In [12]:
right


Out[12]:
C D key
0 C0 D0 K0
1 C1 D1 K1
2 C2 D2 K2
3 C3 D3 K3

Merge

La funcion merge utiliza la logica de SQL para la union de varios DataFrames


In [13]:
pd.merge(left,right,how='inner',on='key')


Out[13]:
A B key C D
0 A0 B0 K0 C0 D0
1 A1 B1 K1 C1 D1
2 A2 B2 K2 C2 D2
3 A3 B3 K3 C3 D3

Ejemplo Complicado


In [14]:
left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'],
                     'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1'],
                        'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                        'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
    
right = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K1', 'K2'],
                               'key2': ['K0', 'K0', 'K0', 'K0'],
                                  'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                                  'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

In [15]:
pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'])


Out[15]:
A B key1 key2 C D
0 A0 B0 K0 K0 C0 D0
1 A2 B2 K1 K0 C1 D1
2 A2 B2 K1 K0 C2 D2

In [16]:
pd.merge(left, right, how='outer', on=['key1', 'key2'])


Out[16]:
A B key1 key2 C D
0 A0 B0 K0 K0 C0 D0
1 A1 B1 K0 K1 NaN NaN
2 A2 B2 K1 K0 C1 D1
3 A2 B2 K1 K0 C2 D2
4 A3 B3 K2 K1 NaN NaN
5 NaN NaN K2 K0 C3 D3

In [17]:
pd.merge(left, right, how='right', on=['key1', 'key2'])


Out[17]:
A B key1 key2 C D
0 A0 B0 K0 K0 C0 D0
1 A2 B2 K1 K0 C1 D1
2 A2 B2 K1 K0 C2 D2
3 NaN NaN K2 K0 C3 D3

In [18]:
pd.merge(left, right, how='left', on=['key1', 'key2'])


Out[18]:
A B key1 key2 C D
0 A0 B0 K0 K0 C0 D0
1 A1 B1 K0 K1 NaN NaN
2 A2 B2 K1 K0 C1 D1
3 A2 B2 K1 K0 C2 D2
4 A3 B3 K2 K1 NaN NaN

Joining

Metodo que nos permite combinar el valor de dos columnas para crear un solo resultado


In [46]:
left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
                     'B': ['B0', 'B1', 'B2']},
                      index=['K0', 'K1', 'K2']) 

right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D2', 'D3']},
                      index=['K0', 'K2', 'K3'])

In [47]:
left.join(right)


Out[47]:
A B C D
K0 A0 B0 C0 D0
K1 A1 B1 NaN NaN
K2 A2 B2 C2 D2

In [48]:
left.join(right, how='outer')


Out[48]:
A B C D
K0 A0 B0 C0 D0
K1 A1 B1 NaN NaN
K2 A2 B2 C2 D2
K3 NaN NaN C3 D3