Pandas Merge en Múltiples Columnas

Pandas es una biblioteca de código abierto para análisis de datos en Python. Una de las funciones clave de Pandas es la capacidad de unir, fusionar o combinar conjuntos de datos. La función de unión de Pandas Merge se utiliza para unir dos o más conjuntos de datos basados en una o más columnas comunes. En algunos casos, es necesario unir conjuntos de datos basándose en múltiples columnas en lugar de una sola columna. En este artículo, exploramos cómo utilizar la función Pandas Merge en múltiples columnas.

Crear un ejemplo de datos

Antes de profundizar en cómo realizar un merge en múltiples columnas, necesitamos crear una muestra de datos. Vamos a crear dos dataframes que podamos unir en múltiples columnas.

Primero, importemos la biblioteca Pandas y creemos el primer dataframe:

import pandas as pd

print(df1)

La salida resultante es:

  key1 key2  value 
0    A    W      1
1    B    X      2
2    C    Y      3
3    D    Z      4

Ahora creemos el segundo dataframe:

df2 = pd.DataFrame({'key1': ['A', 'B', 'C', 'E'],
'key2': ['W', 'X', 'Y', 'Z'],
'value2': [5, 6, 7, 8]})

print(df2)

La salida resultante es:

  key1 key2  value2 
0    A    W      5
1    B    X      6
2    C    Y      7
3    E    Z      8

Los dos dataframes tienen las columnas 'key1', 'key2' en común para unirlos.

Realizar un Merge en múltiples columnas

Ahora, realizaremos un merge en múltiples columnas utilizando ambas columnas 'key1' y 'key2':

merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['key1', 'key2'])

print(merged_df)

La salida resultante es:

  key1 key2  value  value2
0    A    W      1       5
1    B    X      2       6
2    C    Y      3       7

El resultado es un dataframe que sólo contiene las filas que tienen valores en ambas tablas de entrada df1 y df2 para las columnas 'key1' y 'key2'.

Renombrar columnas para el Merge en múltiples columnas

En algunos casos, los nombres de columna de los dos dataframes en consideración pueden ser diferentes. Para unir ambos dataframes, necesitamos especificar los nombres de las columnas que son comunes a ambos dataframes. Podemos renombrar las columnas utilizando el método 'rename'.

df1 = df1.rename(columns={'key1': 'key', 'key2': 'key2'})

print(merged_df)

La salida resultante es:

  key key2  value
0   A    W      5
1   B    X      6
2   C    Y      7

Conclusión

La combinación en múltiples columnas utilizando Pandas Merge puede ser una herramienta valiosa para manejar y unir varios conjuntos de datos. Al trabajar con datos de diferentes fuentes, es posible encontrar casos en los que la unión basada en columnas únicas no es suficiente. La capacidad de combinar múltiples columnas permite una mayor flexibilidad en la combinación de datasets.

Preguntas frecuentes

¿Qué es Pandas?

Pandas es una biblioteca de Python utilizada para el análisis de datos y la manipulación de datos.

¿Qué es la función Merge de Pandas?

La función de combinación de pandas merge se utiliza para unir dos o más conjuntos de datos basados en columnas comunes.

¿Cómo renombrar columnas en Pandas?

La forma más común de renombrar columnas en Pandas es utilizando el método 'rename' y especificando las columnas que se desea renombrar.

¿Por qué necesito realizar un Merge basado en múltiples columnas?

A veces es necesario combinar datos basados en múltiples columnas en lugar de una única columna para obtener una comprensión completa de la relación entre los conjuntos de datos. El merge basado en múltiples columnas permite la combinación de datos de manera flexible y completa.

Ejemplos de Código

Aquí hay un ejemplo adicional de cómo utilizar Pandas Merge en múltiples columnas para combinar tres dataframes:

df1 = pd.DataFrame({'key1': ['A', 'B', 'C', 'D'],
'key2': ['W', 'X', 'Y', 'Z'],
'value1': [1, 2, 3, 4],
'value2': [11, 22, 33, 44]})

print(merged_df)

La salida resultante es:

  key1 key2  value1  value2  value3  value4
0    A    W      1      11       5      9
1    B    X      2      22       6     10
2    C    Y      3      33       7     11

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