Pandas Join vs Merge
Cuando se trabaja con pandas en Python, hay varias formas de combinar dos DataFrames. Entre las opciones más comunes son join y merge. Ambos métodos parecen similares a simple vista, pero hay algunas diferencias clave a tener en cuenta. Este artículo se enfocará en explicar las diferencias entre join y merge y en cuándo es mejor usar uno u otro método.
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¿Qué es Pandas Join?
La función join de Pandas se utiliza para unir dos o más DataFrames en función de sus índices. Por defecto, join realiza una unión exterior izquierda, lo que significa que preservará todas las filas del primer DataFrame y las filas coincidentes del segundo DataFrame. Además, las columnas se unirán en base a sus nombres.
En otras palabras, join es útil cuando se quiere combinar dos DataFrames con diferentes columnas, pero que comparten un índice común.
Algunas opciones adicionales útiles que se pueden utilizar con join son cómo y lsuffix/rsuffix. Los argumentos lsuffix y rsuffix se utilizan para denominar columnas duplicadas en la combinación.
¿Qué es Pandas Merge?
La función merge de Pandas también se utiliza para combinar dos o más DataFrames en Python, pero a diferencia de join, se puede especificar una o más columnas para combinar en lugar de tener que utilizar los índices. En otras palabras, merge es más flexible y ofrece más opciones, especialmente cuando se necesitan combinar DataFrames que no tienen índices en común.
Además, merge ofrece más opciones de cómo hacer la combinación según los argumentos “how”, como inner, left, right, o outer. El argumento “how” controla qué filas se conservan en el DataFrame resultante.
Cuándo usar Join y Merge
En resumen, usar join es útil cuando se quiere combinar DataFrames con índices comunes. Merge, por otro lado, se utiliza cuando los DataFrames no comparten un índice común y se necesita especificar columnas para combinar.
En general, merge ofrece más opciones y es más flexible que join, pero puede ser más complicado de utilizar. Si se tiene un índice común, join probablemente sea la mejor opción. Si se necesita combinar DataFrames basados en columnas específicas, merge será la mejor opción.
Ejemplos de Código
Aquí hay un ejemplo para ilustrar la diferencia entre join y merge:
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'],
'value': [5, 6, 7, 8]})
# Join
joined_df = df1.set_index('key').join(df2.set_index('key'), lsuffix='_df1', rsuffix='_df2')
print(joined_df)
# Merge
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')
print(merged_df)
Conclusión
En resumen, tanto join como merge son útiles métodos para combinar DataFrames en pandas. Join es ideal cuando se desea combinar DataFrames basados en índices comunes, mientras que merge es mejor para combinar DataFrames que no tienen un índice común pero que comparten al menos una columna. Al elegir uno u otro método, es importante considerar la estructura de los DataFrames y el resultado deseado. En general, merge ofrece más opciones y es más flexible, pero puede ser más complicado de utilizar.
Preguntas frecuentes
¿Puedo utilizar join para combinar DataFrames con diferentes columnas?
Sí, join es útil cuando se desea combinar DataFrames con diferentes columnas pero que comparten un índice común.
¿Cuál es la diferencia entre una unión interna (inner join) y una unión externa (outer join)?
Una unión interna devuelve sólo las filas que tienen una clave de unión en ambos DataFrames, mientras que una unión externa devuelve todas las filas de ambos DataFrames, pero donde no existe una combinación, aparecerá NaN.
¿Cómo puedo combinar dos DataFrames que tienen múltiples columnas con el mismo nombre?
Puede utilizar los argumentos lsuffix y rsuffix para nombrar las columnas duplicadas de manera única durante la unión.
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