Pandas’ın merge() yöntemi, farklı DataFrame’leri birleştirmek veya ilişkilendirmek için kullanılır. merge() yöntemi, SQL’deki JOIN işleminin benzerini yapmanıza yardımcı olur. İki veya daha fazla DataFrame’i birleştirerek yeni bir DataFrame oluşturabilirsiniz. İşte merge() yönteminin kullanımına dair birkaç örnek:
Örnek Veriler:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
import pandas as pd data1 = {'ID': [1, 2, 3, 4], 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David']} data2 = {'ID': [2, 3, 4, 5], 'Age': [25, 30, 22, 28]} df1 = pd.DataFrame(data1) df2 = pd.DataFrame(data2) |
1. Inner Merge (İç Birleştirme):
İki DataFrame’de ortak bir sütun üzerinde iç birleştirme yapabilirsiniz. Ortak sütunun değerlerine göre uyumlu satırları birleştirir.
|
1 2 3 |
merged_inner = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='inner') print("Inner Merge:") print(merged_inner) |
2. Left Merge (Sol Birleştirme):
Sol DataFrame’deki tüm satırları korur ve sağ DataFrame’deki uyumlu satırları ekler.
|
1 2 3 |
merged_left = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='left') print("\nLeft Merge:") print(merged_left) |
3. Right Merge (Sağ Birleştirme):
Sağ DataFrame’deki tüm satırları korur ve sol DataFrame’deki uyumlu satırları ekler.
|
1 2 3 |
merged_right = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='right') print("\nRight Merge:") print(merged_right) |
4. Outer Merge (Dış Birleştirme):
Her iki DataFrame’deki tüm satırları korur. Ortak sütun değerleri olmayan yerlerde NaN değerler ekler.
|
1 2 3 |
merged_outer = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='outer') print("\nOuter Merge:") print(merged_outer) |
Bu örneklerde, farklı how parametreleriyle merge() yöntemini nasıl kullanabileceğinizi gösterdim. Her bir yöntem, DataFrame’leri belirli bir şekilde birleştirir ve sonucunda yeni bir DataFrame oluşturur.
İlk Yorumu Siz Yapın