{"id":3393,"date":"2021-07-23T12:15:43","date_gmt":"2021-07-23T12:15:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bearloga.space\/?page_id=3393"},"modified":"2021-07-23T12:15:43","modified_gmt":"2021-07-23T12:15:43","slug":"python-pandas-sliyanie-prisoedinenie","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/python-pandas-sliyanie-prisoedinenie\/","title":{"rendered":"Python Pandas \u2014 \u0421\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0435 \/ \u041f\u0440\u0438\u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435"},"content":{"rendered":"\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>Pandas \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435, \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438, \u0438\u0434\u0438\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0430\u0437\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a SQL.\n\nPandas \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0435\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e merge \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0430\u0437\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430\u043c\u0438 DataFrame \u2014\n\npd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,\nleft_index=False, right_index=False, sort=True)\n\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u2014\n\n\u0441\u043b\u0435\u0432\u0430 \u2014 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 DataFrame.\n\n\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0430 \u2014 \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u0438\u043d \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 DataFrame.\n\non \u2014 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b (\u0438\u043c\u0435\u043d\u0430) \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438\u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0414\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0431\u044b\u0442\u044c \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d \u043a\u0430\u043a \u0432 \u043b\u0435\u0432\u043e\u043c, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0432 \u043f\u0440\u0430\u0432\u043e\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445 DataFrame.\n\nleft_on \u2014 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b \u0438\u0437 \u043b\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e DataFrame \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0439. \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432 \u0438\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u044b, \u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0432\u043d\u0430 \u0434\u043b\u0438\u043d\u0435 DataFrame.\n\nright_on \u2014 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0430 DataFrame \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0439. \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432 \u0438\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u044b, \u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0432\u043d\u0430 \u0434\u043b\u0438\u043d\u0435 DataFrame.\n\nleft_index \u2014 \u0435\u0441\u043b\u0438 True, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 (\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a) \u0438\u0437 \u043b\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e DataFrame \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0435\u0433\u043e \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 DataFrame \u0441 MultiIndex (\u0438\u0435\u0440\u0430\u0440\u0445\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c) \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0439 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0430\u0432\u043e\u0433\u043e DataFrame.\n\nright_index \u2014 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0436\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435, \u043a\u0430\u043a left_index \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0430\u0432\u043e\u0433\u043e \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.\n\n\u043a\u0430\u043a \u2014 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u00ab\u043b\u0435\u0432\u044b\u0439\u00bb, \u00ab\u043f\u0440\u0430\u0432\u044b\u0439\u00bb, \u00ab\u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0439\u00bb, \u00ab\u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u0439\u00bb. \u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u0439. \u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0431\u044b\u043b \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d \u043d\u0438\u0436\u0435.\n\nsort \u2014 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 DataFrame \u043f\u043e \u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u043c \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043b\u0435\u043a\u0441\u0438\u043a\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0435. \u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 True, \u0432\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c.\n\n\u0441\u043b\u0435\u0432\u0430 \u2014 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 DataFrame.\n\n\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0430 \u2014 \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u0438\u043d \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 DataFrame.\n\non \u2014 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b (\u0438\u043c\u0435\u043d\u0430) \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438\u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0414\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0431\u044b\u0442\u044c \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d \u043a\u0430\u043a \u0432 \u043b\u0435\u0432\u043e\u043c, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0432 \u043f\u0440\u0430\u0432\u043e\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445 DataFrame.\n\nleft_on \u2014 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b \u0438\u0437 \u043b\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e DataFrame \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0439. \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432 \u0438\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u044b, \u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0432\u043d\u0430 \u0434\u043b\u0438\u043d\u0435 DataFrame.\n\nright_on \u2014 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0430 DataFrame \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0439. \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432 \u0438\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u044b, \u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0432\u043d\u0430 \u0434\u043b\u0438\u043d\u0435 DataFrame.\n\nleft_index \u2014 \u0435\u0441\u043b\u0438 True, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 (\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a) \u0438\u0437 \u043b\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e DataFrame \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0435\u0433\u043e \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 DataFrame \u0441 MultiIndex (\u0438\u0435\u0440\u0430\u0440\u0445\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c) \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0439 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0430\u0432\u043e\u0433\u043e DataFrame.\n\nright_index \u2014 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0436\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435, \u043a\u0430\u043a left_index \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0430\u0432\u043e\u0433\u043e \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.\n\n\u043a\u0430\u043a \u2014 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u00ab\u043b\u0435\u0432\u044b\u0439\u00bb, \u00ab\u043f\u0440\u0430\u0432\u044b\u0439\u00bb, \u00ab\u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0439\u00bb, \u00ab\u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u0439\u00bb. \u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u0439. \u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0431\u044b\u043b \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d \u043d\u0438\u0436\u0435.\n\nsort \u2014 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 DataFrame \u043f\u043e \u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u043c \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043b\u0435\u043a\u0441\u0438\u043a\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0435. \u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 True, \u0432\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c.\n\n\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0434\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 DataFrames \u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043c \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043d\u0438\u043c.\n\nData Scientist: \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\n Live Demo\n\n# import the pandas library\nimport pandas as pd\nleft = pd.DataFrame({\n   'id':&#91;1,2,3,4,5],\n   'Name': &#91;'Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],\n   'subject_id':&#91;'sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})\nright = pd.DataFrame(\n   {'id':&#91;1,2,3,4,5],\n   'Name': &#91;'Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],\n   'subject_id':&#91;'sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})\nprint left\nprint right\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\n\n    Name  id   subject_id\n0   Alex   1         sub1\n1    Amy   2         sub2\n2  Allen   3         sub4\n3  Alice   4         sub6\n4  Ayoung  5         sub5\n\n    Name  id   subject_id\n0  Billy   1         sub2\n1  Brian   2         sub4\n2  Bran    3         sub3\n3  Bryce   4         sub6\n4  Betty   5         sub5\n\u041e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0432\u0430 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\n Live Demo\n\nimport pandas as pd\nleft = pd.DataFrame({\n   'id':&#91;1,2,3,4,5],\n   'Name': &#91;'Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],\n   'subject_id':&#91;'sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})\nright = pd.DataFrame({\n\t'id':&#91;1,2,3,4,5],\n   'Name': &#91;'Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],\n   'subject_id':&#91;'sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})\nprint pd.merge(left,right,on='id')\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\n\n   Name_x   id  subject_id_x   Name_y   subject_id_y\n0  Alex      1          sub1    Billy           sub2\n1  Amy       2          sub2    Brian           sub4\n2  Allen     3          sub4     Bran           sub3\n3  Alice     4          sub6    Bryce           sub6\n4  Ayoung    5          sub5    Betty           sub5\n\u041e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0445\n Live Demo\n\nimport pandas as pd\nleft = pd.DataFrame({\n   'id':&#91;1,2,3,4,5],\n   'Name': &#91;'Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],\n   'subject_id':&#91;'sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})\nright = pd.DataFrame({\n\t'id':&#91;1,2,3,4,5],\n   'Name': &#91;'Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],\n   'subject_id':&#91;'sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})\nprint pd.merge(left,right,on=&#91;'id','subject_id'])\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\n\n    Name_x   id   subject_id   Name_y\n0    Alice    4         sub6    Bryce\n1   Ayoung    5         sub5    Betty\n\u0421\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u00ab\u043a\u0430\u043a\u00bb\n\u0410\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 how \u0434\u043b\u044f \u0441\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442, \u043a\u0430\u043a \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0438 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u044b \u0432 \u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u0443\u044e \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u044f \u043a\u043b\u0430\u0432\u0438\u0448 \u043d\u0435 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0438 \u0432 \u043b\u0435\u0432\u043e\u0439, \u043d\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u0430\u0432\u043e\u0439 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430\u0445, \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0440\u0430\u0432\u043d\u044b NA.\n\n\u0412\u043e\u0442 \u043a\u0440\u0430\u0442\u043a\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0438 \u0438\u0445 \u044d\u043a\u0432\u0438\u0432\u0430\u043b\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430 SQL \u2014\n\n\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0441\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u044f\tSQL-\u044d\u043a\u0432\u0438\u0432\u0430\u043b\u0435\u043d\u0442\t\u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435\n\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b\t\u041b\u0415\u0412\u041e\u0415 \u041d\u0410\u0420\u0423\u0416\u041d\u041e\u0415 \u0421\u041e\u0415\u0414\u0418\u041d\u0415\u041d\u0418\u0415\t\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0438 \u043e\u0442 \u043b\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430\n\u043f\u0440\u0430\u0432\u043e\t\u041f\u0420\u0410\u0412\u041e \u041d\u0410\u0420\u0423\u0416\u041d\u041e\u0415 \u0421\u041e\u0415\u0414\u0418\u041d\u0415\u041d\u0418\u0415\t\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0438 \u043e\u0442 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430\n\u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0439\t\u041f\u041e\u041b\u041d\u041e\u0415 \u041d\u0410\u0420\u0423\u0416\u041d\u041e\u0415 \u0421\u041e\u0415\u0414\u0418\u041d\u0415\u041d\u0418\u0415\t\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0439\n\u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u0439\t\u0412\u041d\u0423\u0422\u0420\u0415\u041d\u041d\u0415\u0415 \u0421\u041e\u0415\u0414\u0418\u041d\u0415\u041d\u0418\u0415\t\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0439\n\u041e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u041f\u0440\u0438\u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f\n Live Demo\n\nimport pandas as pd\nleft = pd.DataFrame({\n   'id':&#91;1,2,3,4,5],\n   'Name': &#91;'Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],\n   'subject_id':&#91;'sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})\nright = pd.DataFrame({\n   'id':&#91;1,2,3,4,5],\n   'Name': &#91;'Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],\n   'subject_id':&#91;'sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})\nprint pd.merge(left, right, on='subject_id', how='left')\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\n\n    Name_x   id_x   subject_id   Name_y   id_y\n0     Alex      1         sub1      NaN    NaN\n1      Amy      2         sub2    Billy    1.0\n2    Allen      3         sub4    Brian    2.0\n3    Alice      4         sub6    Bryce    4.0\n4   Ayoung      5         sub5    Betty    5.0\n\u041f\u0440\u0430\u0432\u043e \u041f\u0440\u0438\u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f\n Live Demo\n\nimport pandas as pd\nleft = pd.DataFrame({\n   'id':&#91;1,2,3,4,5],\n   'Name': &#91;'Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],\n   'subject_id':&#91;'sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})\nright = pd.DataFrame({\n   'id':&#91;1,2,3,4,5],\n   'Name': &#91;'Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],\n   'subject_id':&#91;'sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})\nprint pd.merge(left, right, on='subject_id', how='right')\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\n\n    Name_x  id_x   subject_id   Name_y   id_y\n0      Amy   2.0         sub2    Billy      1\n1    Allen   3.0         sub4    Brian      2\n2    Alice   4.0         sub6    Bryce      4\n3   Ayoung   5.0         sub5    Betty      5\n4      NaN   NaN         sub3     Bran      3\n\u0412\u043d\u0435\u0448\u043d\u0435\u0435 \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\n Live Demo\n\nimport pandas as pd\nleft = pd.DataFrame({\n   'id':&#91;1,2,3,4,5],\n   'Name': &#91;'Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],\n   'subject_id':&#91;'sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})\nright = pd.DataFrame({\n   'id':&#91;1,2,3,4,5],\n   'Name': &#91;'Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],\n   'subject_id':&#91;'sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})\nprint pd.merge(left, right, how='outer', on='subject_id')\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\n\n    Name_x  id_x   subject_id   Name_y   id_y\n0     Alex   1.0         sub1      NaN    NaN\n1      Amy   2.0         sub2    Billy    1.0\n2    Allen   3.0         sub4    Brian    2.0\n3    Alice   4.0         sub6    Bryce    4.0\n4   Ayoung   5.0         sub5    Betty    5.0\n5      NaN   NaN         sub3     Bran    3.0\n\u0412\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0435\u0435 \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\n\u041f\u0440\u0438\u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044e. \u041e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f Join \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442, \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u043e\u043d\u0430 \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f. \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, a.join (b) \u043d\u0435 \u0440\u0430\u0432\u0435\u043d b.join (a) .\n\n Live Demo\n\nimport pandas as pd\nleft = pd.DataFrame({\n   'id':&#91;1,2,3,4,5],\n   'Name': &#91;'Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],\n   'subject_id':&#91;'sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})\nright = pd.DataFrame({\n   'id':&#91;1,2,3,4,5],\n   'Name': &#91;'Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],\n   'subject_id':&#91;'sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})\nprint pd.merge(left, right, on='subject_id', how='inner')<\/code><\/pre>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"categories":[109],"tags":[],"class_list":["post-3393","page","type-page","status-publish","hentry","category-python-pandas"],"jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/3393","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3393"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/3393\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3393"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3393"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3393"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}