Introdução
Neste laboratório, aprenderemos como usar o método join() na biblioteca Python Pandas. O método join() é usado para juntar as colunas de outro DataFrame a um DataFrame existente. Ele pode juntar as colunas com base no índice ou em uma coluna-chave.
Dicas para a VM
Após a inicialização da VM, clique no canto superior esquerdo para mudar para a aba Notebook e acessar o Jupyter Notebook para praticar.
Às vezes, pode ser necessário aguardar alguns segundos para que o Jupyter Notebook termine de carregar. A validação das operações não pode ser automatizada devido a limitações no Jupyter Notebook.
Se você enfrentar problemas durante o aprendizado, sinta-se à vontade para perguntar ao Labby. Forneça feedback após a sessão, e resolveremos o problema prontamente para você.
Importar as bibliotecas necessárias e criar os DataFrames
import pandas as pd
## Criar o primeiro DataFrame
df_1 = pd.DataFrame({"A":[0,1], "B":[3,4]})
print("O primeiro DataFrame:")
print(df_1)
## Criar o segundo DataFrame
df_2 = pd.DataFrame({"C":[0,1], "D":[3,4]})
print("O segundo DataFrame:")
print(df_2)
Juntar os dois DataFrames usando o método join()
print("DataFrame juntado:")
joined_df = df_1.join(df_2)
print(joined_df)
Juntar os dois DataFrames usando os parâmetros lsuffix e rsuffix
print("DataFrame juntado com sufixos:")
joined_df_suffix = df_1.join(df_2, lsuffix='_first', rsuffix='_second')
print(joined_df_suffix)
Juntar os dois DataFrames usando uma coluna específica como chave
print("DataFrame juntado usando A como chave:")
joined_df_key = df_1.set_index('A').join(df_2.set_index('A'))
print(joined_df_key)
Resumo
Neste laboratório, aprendemos como usar o método join() na biblioteca Python Pandas. Vimos como juntar dois DataFrames com base no índice ou em uma coluna chave, e como usar sufixos para diferenciar as colunas sobrepostas. O método join() é uma ferramenta útil para combinar e mesclar DataFrames em Pandas.