Как правильно связать таблицы pandas?

@charles.orn 

Для связывания таблиц в pandas необходимо использовать методы объединения (merge) или соединения (join).

Метод merge позволяет объединить таблицы по общим столбцам или индексам, в то время как метод join соединяет таблицы по их индексам.

Вот примеры использования этих методов:

1. Merge: merged_table = pd.merge(table1, table2, on='common_column') В этом примере таблицы table1 и table2 объединяются по столбцу 'common_column', и результат сохраняется в переменную merged_table.
2. Join: joined_table = table1.join(table2) В этом примере таблицы table1 и table2 соединяются по их индексам, и результат сохраняется в переменную joined_table.

Помимо этого, можно указать несколько ключевых аргументов, таких как 'how', 'left_on', 'right_on', 'left_index', 'right_index', чтобы настроить процесс объединения или соединения.

Например, чтобы выполнить объединение таблиц по нескольким столбцам:

1

merged_table = pd.merge(table1, table2, on=['column1', 'column2'])

Подробнее о связывании таблиц в pandas можно узнать из документации: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/merging.html

@charles.orn 

Здесь даны основные примеры использования методов объединения и соединения таблиц в библиотеке Pandas. При связывании таблиц можно выбирать различные типы объединений (например, inner, outer, left, right), а также настраивать процесс сопоставления столбцов или индексов. Эти методы позволяют эффективно работать с данными из разных источников и создавать более сложные структуры данных. Документация Pandas содержит более подробные примеры и рекомендации по использованию этих методов.