背景
polars学习系列文章，第9篇 数据框关联与拼接（Join 、Concat）
该系列文章会分享到github，大家可以去下载jupyter文件，进行参考学习
仓库地址：https://github.com/DataShare-duo/polars_learn
小编运行环境
import sys
print('python 版本：',sys.version.split('|')[0])
#python 版本： 3.11.9
import polars as pl
print("polars 版本：",pl.__version__)
#polars 版本： 1.2.1
数据框关联 Join
polars 通过指定参数 how，支持以下方式的关联：
- inner：类似sql中的 inner join,取2个数据框共同的部分
-
left：类似sql中的 left join,取左边数据框所有数据，匹配右边数据框数据，能匹配到的进行匹配，匹配不到的用
null填充 -
full：类似sql中的 full outer join，返回2个数据框的全量数据，匹配不到的用
null填充 -
cross：2个数据框的笛卡尔积，数据行数为，
len(A) × len(B) -
semi：用的相对比较少，左边数据框中关联字段同时存在右边数据框中，只返回左边数据框的行，有点类似
inner join,但是不全完一样，即使右边数据框有多行的，左边返回的还是单行，也就是遇到关联字段存在于右边数据框，就返回 -
anti：用的相对比较少，返回左边数据框中关联字段不存在右边数据框中的行，与
semi相反
数据准备
df_customers = pl.DataFrame(
{
"customer_id": [1, 2, 3],
"name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
}
)
print(df_customers)
#shape: (3, 2)
┌─────────────┬─────────┐
│ customer_id ┆ name │
│ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ str │
╞═════════════╪═════════╡
│ 1 ┆ Alice │
│ 2 ┆ Bob │
│ 3 ┆ Charlie │
└─────────────┴─────────┘
df_orders = pl.DataFrame(
{
"order_id": ["a", "b", "c"],
"customer_id": [1, 2, 2],
"amount": [100, 200, 300],
}
)
print(df_orders)
#shape: (3, 3)
┌──────────┬─────────────┬────────┐
│ order_id ┆ customer_id ┆ amount │
│ --- ┆ --- ┆ --- │
│ str ┆ i64 ┆ i64 │
╞══════════╪═════════════╪════════╡
│ a ┆ 1 ┆ 100 │
│ b ┆ 2 ┆ 200 │
│ c ┆ 2 ┆ 300 │
└──────────┴─────────────┴────────┘
Inner join
df_inner_customer_join = df_customers.join(df_orders,
on="customer_id",
how="inner")
print(df_inner_customer_join)
#shape: (3, 4)
┌─────────────┬───────┬──────────┬────────┐
│ customer_id ┆ name ┆ order_id ┆ amount │
│ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ str ┆ str ┆ i64 │
╞═════════════╪═══════╪══════════╪════════╡
│ 1 ┆ Alice ┆ a ┆ 100 │
│ 2 ┆ Bob ┆ b ┆ 200 │
│ 2 ┆ Bob ┆ c ┆ 300 │
└─────────────┴───────┴──────────┴────────┘
Left join
df_left_join = df_customers.join(df_orders,
on="customer_id",
how="left")
print(df_left_join)
#shape: (4, 4)
┌─────────────┬─────────┬──────────┬────────┐
│ customer_id ┆ name ┆ order_id ┆ amount │
│ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ str ┆ str ┆ i64 │
╞═════════════╪═════════╪══════════╪════════╡
│ 1 ┆ Alice ┆ a ┆ 100 │
│ 2 ┆ Bob ┆ b ┆ 200 │
│ 2 ┆ Bob ┆ c ┆ 300 │
│ 3 ┆ Charlie ┆ null ┆ null │
└─────────────┴─────────┴──────────┴────────┘
Outer join
df_outer_join = df_customers.join(df_orders,
on="customer_id",
how="full")
print(df_outer_join)
#shape: (4, 5)
┌─────────────┬─────────┬──────────┬───────────────────┬────────┐
│ customer_id ┆ name ┆ order_id ┆ customer_id_right ┆ amount │
│ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ str ┆ str ┆ i64 ┆ i64 │
╞═════════════╪═════════╪══════════╪═══════════════════╪════════╡
│ 1 ┆ Alice ┆ a ┆ 1 ┆ 100 │
│ 2 ┆ Bob ┆ b ┆ 2 ┆ 200 │
│ 2 ┆ Bob ┆ c ┆ 2 ┆ 300 │
│ 3 ┆ Charlie ┆ null ┆ null ┆ null │
└─────────────┴─────────┴──────────┴───────────────────┴────────┘
Cross join
df_colors = pl.DataFrame(
{
"color": ["red", "blue", "green"],
}
)
print(df_colors)
#shape: (3, 1)
┌───────┐
│ color │
│ --- │
│ str │
╞═══════╡
│ red │
│ blue │
│ green │
└───────┘
df_sizes = pl.DataFrame(
{
"size": ["S", "M", "L"],
}
)
#print(df_sizes)
df_cross_join = df_colors.join(df_sizes,
how="cross")
print(df_cross_join)
#shape: (9, 2)
┌───────┬──────┐
│ color ┆ size │
│ --- ┆ --- │
│ str ┆ str │
╞═══════╪══════╡
│ red ┆ S │
│ red ┆ M │
│ red ┆ L │
│ blue ┆ S │
│ blue ┆ M │
│ blue ┆ L │
│ green ┆ S │
│ green ┆ M │
│ green ┆ L │
└───────┴──────┘
Semi join
df_cars = pl.DataFrame(
{
"id": ["a", "b", "c"],
"make": ["ford", "toyota", "bmw"],
}
)
print(df_cars)
shape: (3, 2)
┌─────┬────────┐
│ id ┆ make │
│ --- ┆ --- │
│ str ┆ str │
╞═════╪════════╡
│ a ┆ ford │
│ b ┆ toyota │
│ c ┆ bmw │
└─────┴────────┘
df_repairs = pl.DataFrame(
{
"id": ["c", "c"],
"cost": [100, 200],
}
)
print(df_repairs)
#shape: (2, 2)
┌─────┬──────┐
│ id ┆ cost │
│ --- ┆ --- │
│ str ┆ i64 │
╞═════╪══════╡
│ c ┆ 100 │
│ c ┆ 200 │
└─────┴──────┘
df_semi_join = df_cars.join(df_repairs,
on="id",
how="semi")
print(df_semi_join)
#shape: (1, 2)
┌─────┬──────┐
│ id ┆ make │
│ --- ┆ --- │
│ str ┆ str │
╞═════╪══════╡
│ c ┆ bmw │
└─────┴──────┘
Anti join
df_anti_join = df_cars.join(df_repairs,
on="id",
how="anti")
print(df_anti_join)
#shape: (2, 2)
┌─────┬────────┐
│ id ┆ make │
│ --- ┆ --- │
│ str ┆ str │
╞═════╪════════╡
│ a ┆ ford │
│ b ┆ toyota │
└─────┴────────┘
数据框拼接 Concat
有以下3种方式的数据框拼接：
- 纵向拼接/垂直拼接：2个数据框有相同的字段，拼接后产生更长的数据框
- 横向拼接/水平拼接：2个数据框没有重叠的字段，拼接后产生更宽的数据框
- 对角拼接：2个数据框有不同的行与列，既有重叠的字段，也有非重叠的字段，拼接后产生即长又宽的数据框
纵向拼接/垂直拼接 Vertical concatenation
当没有相同的列字段时，纵向拼接会失败
df_v1 = pl.DataFrame(
{
"a": [1],
"b": [3],
}
)
df_v2 = pl.DataFrame(
{
"a": [2],
"b": [4],
}
)
df_vertical_concat = pl.concat(
[
df_v1,
df_v2,
],
how="vertical",
)
print(df_vertical_concat)
#shape: (2, 2)
┌─────┬─────┐
│ a ┆ b │
│ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ i64 │
╞═════╪═════╡
│ 1 ┆ 3 │
│ 2 ┆ 4 │
└─────┴─────┘
横向拼接/水平拼接 Horizontal concatenation
当2个数据框有不同的行数时，拼接后短的行会用 null 进行填充
df_h1 = pl.DataFrame(
{
"l1": [1, 2],
"l2": [3, 4],
}
)
df_h2 = pl.DataFrame(
{
"r1": [5, 6],
"r2": [7, 8],
"r3": [9, 10],
}
)
df_horizontal_concat = pl.concat(
[
df_h1,
df_h2,
],
how="horizontal",
)
print(df_horizontal_concat)
#shape: (2, 5)
┌─────┬─────┬─────┬─────┬─────┐
│ l1 ┆ l2 ┆ r1 ┆ r2 ┆ r3 │
│ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ i64 ┆ i64 ┆ i64 ┆ i64 │
╞═════╪═════╪═════╪═════╪═════╡
│ 1 ┆ 3 ┆ 5 ┆ 7 ┆ 9 │
│ 2 ┆ 4 ┆ 6 ┆ 8 ┆ 10 │
└─────┴─────┴─────┴─────┴─────┘
对角拼接 Diagonal concatenation
df_d1 = pl.DataFrame(
{
"a": [1],
"b": [3],
}
)
df_d2 = pl.DataFrame(
{
"a": [2],
"d": [4],
}
)
df_diagonal_concat = pl.concat(
[
df_d1,
df_d2,
],
how="diagonal",
)
print(df_diagonal_concat)
#shape: (2, 3)
┌─────┬──────┬──────┐
│ a ┆ b ┆ d │
│ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ i64 ┆ i64 │
╞═════╪══════╪══════╡
│ 1 ┆ 3 ┆ null │
│ 2 ┆ null ┆ 4 │
└─────┴──────┴──────┘
历史相关文章
- Python polars学习-01 读取与写入文件
- Python polars学习-02 上下文与表达式
- Python polars学习-03 数据类型转换
- Python polars学习-04 字符串数据处理
- Python polars学习-05 包含的数据结构
- Python polars学习-06 Lazy / Eager API
- Python polars学习-07 缺失值
- Python polars学习-08 分类数据处理
以上是自己实践中遇到的一些问题，分享出来供大家参考学习，欢迎关注微信公众号：DataShare ，不定期分享干货
网友评论