Существует интересная параллель между Python Pandas и SQL, которая, я думаю, заинтересует многих энтузиастов данных. Оба являются чрезвычайно мощными инструментами для управления, анализа и манипулирования большими наборами данных. Подобно тому, как вы можете запрашивать базы данных в SQL с помощью операторов SELECT или JOIN и т. д., pandas также позволяет выполнять подобные операции, такие как фильтрация данных с условиями (аналогично предложению WHERE), объединение нескольких DataFrames (аналогично...

Люди, которые работают с sql, знают, что для объединения таблиц используется операция join. В библиотеке Pandas также предусмотрен join, но помимо него, есть еще такие табличные функции объединения, как merge и concatenate. Когда только-только знакомишься с этими функциями разница между ними неочевидна, поэтому я предлагаю вам краткий обзор отличительных особенностей всех этих операций. Join DataFrame.join(self, other, on=None, how='left', lsuffix='', rsuffix='', sort=False) Из трех операций объединения...