Pandas merge(): Fusionando dos objetos DataFrame
Introducción
Pandas, una potente biblioteca de Python para manipulación y análisis de datos, ofrece una gran variedad de funciones para trabajar con estructuras de datos tabulares conocidas como DataFrames. Una de las operaciones más comunes es fusionar dos DataFrames para combinar o unir información de diferentes fuentes. La función merge() de Pandas permite realizar esta tarea de forma eficiente y versátil.
En este artículo exploraremos en profundidad el funcionamiento de merge() y sus distintas opciones para fusionar DataFrames. Comprenderemos los diferentes tipos de fusiones, los parámetros clave que controlan el comportamiento de la fusión y cómo manejar situaciones especiales como datos faltantes o claves de unión duplicadas.
Tabla de contenido
Tipos de fusiones
merge() admite varios tipos de fusiones, cada uno con su propio comportamiento específico:
Inner Join (Fusión interna)
Esta es la fusión más común. Une filas de ambos DataFrames que comparten valores coincidentes en la clave de unión especificada. Las filas sin un valor coincidente en ambos DataFrames son descartadas.
Left Join (Fusión izquierda)
Une todas las filas del DataFrame izquierdo con las filas del DataFrame derecho que comparten valores coincidentes en la clave de unión. Las filas del DataFrame derecho que no tienen un valor coincidente en el DataFrame izquierdo se conservan con valores faltantes en las columnas del DataFrame izquierdo.
Right Join (Fusión derecha)
Similar a Left Join, pero une todas las filas del DataFrame derecho con las filas del DataFrame izquierdo que comparten valores coincidentes en la clave de unión. Las filas del DataFrame izquierdo que no tienen un valor coincidente en el DataFrame derecho se conservan con valores faltantes en las columnas del DataFrame derecho.
Outer Join (Fusión externa)
Une todas las filas de ambos DataFrames, independientemente de si comparten valores coincidentes en la clave de unión. Las filas sin un valor coincidente en uno o ambos DataFrames se conservan con valores faltantes en las columnas correspondientes.
Parámetros clave de merge()
Además del tipo de fusión, merge() ofrece varios parámetros importantes que controlan su comportamiento:
* on: La columna o columnas que se utilizan como clave de unión.
* how: Especifica el tipo de fusión a realizar (inner, left, right, outer).
* left_on: La columna o columnas del DataFrame izquierdo que se utilizarán como clave de unión.
* right_on: La columna o columnas del DataFrame derecho que se utilizarán como clave de unión.
* suffixes: Sufijos opcionales que se adjuntarán a los nombres de las columnas duplicadas para diferenciarlas.
* indicator: True o False. Si es True, agrega una columna adicional al DataFrame resultante para indicar el tipo de fusión realizada.
Manejo de datos faltantes y claves de unión duplicadas
merge() maneja los datos faltantes y las claves de unión duplicadas de la siguiente manera:
Datos faltantes
Por defecto, los valores faltantes en las claves de unión se tratan como valores no coincidentes. Sin embargo, podemos especificar el parámetro indicator para agregar una columna al DataFrame resultante que indique el tipo de fusión realizada para cada fila. Esto nos permite identificar las filas que no se fusionaron debido a datos faltantes.
Claves de unión duplicadas
merge() admite claves de unión duplicadas tanto en el DataFrame izquierdo como en el derecho. Cuando se encuentran claves de unión duplicadas, Pandas emite una advertencia y fusiona las filas correspondientes en una sola fila en el DataFrame resultante. Podemos usar el parámetro suffixes para agregar sufijos a los nombres de las columnas duplicadas para diferenciarlas.
Conclusión
merge() de Pandas es una herramienta esencial para fusionar dos DataFrames y combinar información de diferentes fuentes. Comprender los diferentes tipos de fusiones, los parámetros clave que controlan su comportamiento y cómo manejar situaciones especiales como datos faltantes o claves de unión duplicadas nos permite aprovechar al máximo esta poderosa función.
Utilizando merge(), podemos realizar fusiones internas, fusiones izquierdas, fusiones derechas o fusiones externas para obtener los datos combinados deseados. Los parámetros personalizables nos brindan un control preciso sobre el proceso de fusión, lo que nos permite manejar datos faltantes, claves de unión duplicadas y otras consideraciones especiales.
Al dominar el uso de merge(), podemos realizar análisis de datos más completos y precisos, desbloqueando información valiosa de nuestros conjuntos de datos.
Preguntas frecuentes (FAQs)
1. ¿Qué tipo de fusión se utiliza por defecto en merge()?
– Inner Join
2. ¿Es posible fusionar DataFrames basados en múltiples claves de unión?
– Sí, utilizando los parámetros left_on y right_on.
3. ¿Cómo puedo verificar si una fila no se fusionó debido a datos faltantes?
– Agregando una columna indicadora utilizando el parámetro indicator.
4. ¿Qué sucede cuando hay claves de unión duplicadas en ambos DataFrames?
– Las filas correspondientes se fusionan en una sola fila, potencialmente con nombres de columna duplicados.
5. ¿Puedo cambiar los nombres de las columnas duplicadas después de la fusión?
– Sí, utilizando el parámetro suffixes para especificar sufijos personalizados.
6. ¿Es posible fusionar DataFrames basados en índices en lugar de columnas?
– Sí, utilizando el parámetro index=True.
7. ¿Cómo puedo fusionar DataFrames con un número desigual de filas?
– Utilizando Left Join o Right Join, que conservan las filas sin valores coincidentes.
8. ¿Existe una alternativa a merge() para fusionar DataFrames?
– Sí, join() es una función alternativa que proporciona una sintaxis más concisa para fusiones internas y externas.