I panda si uniscono a Asof

Quando si utilizza Python, non è necessario dichiarare il tipo di dati variabili. Una variabile riceve l'allocazione della memoria in fase di esecuzione quando viene dato un valore. Il modulo Python Panda viene utilizzato per modificare i set di dati. I panda vengono utilizzati principalmente per le librerie di analisi dei dati. Fornisce una varietà di strumenti e strategie per aumentare l'analisi dei fatti. Molte delle noiose attività che richiedono tempo in tempo coinvolte nel lavoro con i dati sono rese semplici da Panda. In questo articolo, stiamo usando la funzione Merge_asof ().

Metodo Pandas Merge_asof ()

Questa funzione implementa la fusione per distanza chiave. Fatta eccezione per la corrispondenza sulla chiave più vicina piuttosto che le chiavi uguali, questo è paragonabile a un "kin a sinistra". Ha due funzioni principali, che sono "in avanti" e "arretrate". Una ricerca "in avanti" viene utilizzata per selezionare la prima riga nel frame di dati pertinente in cui la chiave è maggiore o equivalente alla chiave a sinistra. Una ricerca "all'indietro" viene utilizzata per selezionare l'ultima riga nella cornice di dati destra la cui chiave è inferiore o paragonabile alla chiave a sinistra.

Ci sono molte cose che potremmo voler fare dopo aver costruito o importato il nostro frame di dati in Panda. Attualmente, dobbiamo imparare a condurre un "join sinistra" su due frame di dati in cui le chiavi di join non corrispondono allo stesso modo. La chiave di giunzione deve essere utilizzata per ordinare sia i telai di dati sinistra che quelli a destra. Utilizzando la chiave di join, devono essere ordinati i telai di dati sinistra e destra. I due parametri principali che abbiamo usato in questo articolo sono "a sinistra" e "a destra."

La sintassi per i panda si unisce

Esempio 1: Visualizzazione di unione di due frame di dati utilizzando Pandas unire più volte

Ora discuteremo della fusione di due frame di dati. I tre metodi più cruciali per l'integrazione dei dati nei panda sono stati insegnati a noi, che sono "Merge ()", "join ()" o "concat ()". In questo articolo, useremo "Merge_asof ()". Come puoi vedere nel codice, abbiamo importato per la prima volta Pandas open source. Due frame di dati che abbiamo chiamato "Left" e "Destro". Il frame di dati "a sinistra" è creato dalla fonte di panda da "import panda". Il valore per il frame di dati "a sinistra" è memorizzato in "M" con valori di "2", "6" e "8". Li abbiamo dichiarati con "Left_Values", in cui il primo valore è memorizzato in "M", il secondo valore in "N" e il terzo valore in "O".

La circostanza identica si applica al frame dati "giusto". La variabile "M" ha memorizzato valori di "2", "4", "6", "8" e "9". È dichiarato "destro_values". Dopo aver creato i nostri frame dati, li abbiamo visualizzati utilizzando la funzione "Stampa (a sinistra)" per la cornice di dati "sinistra" e la funzione "Stampa (a destra)" per il frame di dati "destro". Qui sono stati creati i nostri frame di dati.

Ora arriviamo alla nostra funzione principale di "Merge_asof ()". Questa funzione verrà utilizzata per unire o visualizzare due frame di dati insieme. “Panda.Merge_asof () ”verrà utilizzato con la funzione di stampa per visualizzare i frame di dati sul lato sinistro o destro. Nell'ultima parte del nostro codice, abbiamo usato la condizione falsa verbosa solo per impedirla di abbinare i valori tra loro.

Se discutiamo dell'output in alto, abbiamo visualizzato "M" con il nome del valore del frame di dati "a sinistra" con il nome di "Left_Values" e tutti i valori vengono visualizzati insieme ai nomi del valore variabile per " 2 "come" m "," 6 "come" n "e" 8 "come" o ". Quindi, visualizzare i dati del frame di dati "giusto" come nome di "destra_values". Subito dopo il telaio di dati "a sinistra", i suoi valori per i numeri dell'indice sono "2" per "2", "4" per "4", "6" per "6", "8" per "8" e "9" per "9".

Quando vengono visualizzati entrambi i frame di dati, utilizziamo i "panda.Merge_asof () "per aver unito sia i valori del frame di dati che per visualizzarli utilizzando la funzione" print () ". Visualizza i valori del frame di dati "sinistra" e il frame di dati "destro" in due colonne separate che hanno gli stessi valori di "2", "6" e "8" in "Left_Values" e "Right_Values". Il "falso" verboso non visualizzerà i valori che non sono comuni in entrambi i frame di dati.

Esempio 2: Visualizzazione dell'iscrizione di due frame di dati utilizzando la funzione Panda unione asof ()

In questo esempio, discuteremo di come utilizziamo la funzione "Merge_asof ()" in due frame di dati contemporaneamente. Nell'esempio sopra, abbiamo applicato la funzione "Merge_asof ()" separatamente per ciascun frame di dati. Ora vediamo come possiamo combinare due frame di dati in colonne applicando la funzione "Merge_asof ()" solo una volta. Innanzitutto, abbiamo creato i nostri dati e dato i nomi dei dati dei dati come "MD1" e "MD2" utilizzando Panda. Per il frame dati "MD1", abbiamo dichiarato il nome della colonna come "Left_Side_Value". I dati del frame di dati "MD1" includono tre nomi, che sono "Michael", "Shawn" e "Herry". L'indice fornito ai dati di "MD1" sono "20", "40" e "60". Lo stesso del frame dati "MD2" memorizza dati "20", "30", "50", "55" e "59". L'indice fornito ai dati viene anche dato lo stesso dei dati come "20", "30", "50", "55" e "59".

Dopo aver creato i nostri dati, abbiamo visualizzato i nostri dati utilizzando "Print (MD1)" e "Print (MD2)". Ora discuteremo della nostra funzione principale, la funzione "Merge_asof ()". Dopo aver visualizzato i dati in entrambi i frame di dati, abbiamo applicato la nostra funzione principale per unire entrambi i frame di dati. Con la funzione "Merge_asof ()", abbiamo usato il verbosio di "vero" con "left_index = true" e "destro_index = true" solo per assicurarsi che potesse essere paragonabile a un "kin a sinistra" con l'eccezione che noi abbinare la chiave più vicina anziché le chiavi uguali. La chiave deve essere utilizzata per ordinare entrambi i gesti di dati.

Ora guarderemo il nostro output. Nella parte superiore, i nostri primi dati "MD1" di fama dei dati vengono visualizzati con "Left_Side_Value" con i tre numeri di indice nell'angolo sinistro e i tre nomi di dati sul lato opposto dei numeri dell'indice sono "Michael", "Shawn", e "Herry". Al prossimo "destro_side_value" dei frame di dati "MD2" vengono visualizzati insieme ai cinque numeri e dati dell'indice. Quindi, dopo aver applicato la nostra "stampa (panda.Merge_asof (md1, md2, left_index = true, destro_index = true)) ”Funzione principale, ha visualizzato i dati uniti dei nostri due frame dati . Frame di dati "MD1" nell'angolo sinistro e la cornice di dati "MD2" nell'angolo destro, insieme alla corrispondenza della chiave più vicina.

Conclusione

I panda ci consentono di eseguire un'iscrizione per distanza chiave utilizzando la funzione "Merge_asof ()". Per eseguire questa funzione, abbiamo utilizzato lo strumento "Spyder" per eseguire i nostri rispettivi codici. Spiegiamo il nostro articolo tra qualche parola. Il primo esempio utilizza due frame di dati etichettati "a sinistra" e "a destra". Prima funzione applicata separatamente con il frame di dati "a sinistra" e quindi nel frame di dati "a destra". Di conseguenza, unisce i dati strettamente correlati di entrambi i frame di dati. Per questo, abbiamo anche usato l'affermazione "falsa" nella funzione per impedire che sia una corrispondenza esatta. Se discutiamo del secondo esempio, abbiamo usato la funzione "Merge_asof ()" per combinare entrambi i frame di dati in una sola chiamata di funzione. Avevamo due frame di dati che erano "MD1" e "MD2".