Last active
December 15, 2021 18:51
-
-
Save rg3915/5fb3a2e7338115bc92e82b7a9a2b372b to your computer and use it in GitHub Desktop.
Annotations of Pandas DataFrame
This file contains bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below. To review, open the file in an editor that reveals hidden Unicode characters.
Learn more about bidirectional Unicode characters
| { | |
| "cells": [ | |
| { | |
| "cell_type": "code", | |
| "execution_count": 1, | |
| "metadata": {}, | |
| "outputs": [], | |
| "source": [ | |
| "import pandas as pd" | |
| ] | |
| }, | |
| { | |
| "cell_type": "code", | |
| "execution_count": 2, | |
| "metadata": {}, | |
| "outputs": [ | |
| { | |
| "data": { | |
| "text/plain": [ | |
| "'\\nCrie uma venv com Python3\\npip install jupyter pandas xlrd xlwt openpyxl\\n\\nRode o jupyter\\n$ jupyter notebook\\n'" | |
| ] | |
| }, | |
| "execution_count": 2, | |
| "metadata": {}, | |
| "output_type": "execute_result" | |
| } | |
| ], | |
| "source": [ | |
| "'''\n", | |
| "Crie uma venv com Python3\n", | |
| "pip install jupyter pandas xlrd xlwt openpyxl\n", | |
| "\n", | |
| "Rode o jupyter\n", | |
| "$ jupyter notebook\n", | |
| "'''" | |
| ] | |
| }, | |
| { | |
| "cell_type": "code", | |
| "execution_count": 3, | |
| "metadata": {}, | |
| "outputs": [], | |
| "source": [ | |
| "filename = '/home/dev/Downloads/escola.xlsx'" | |
| ] | |
| }, | |
| { | |
| "cell_type": "code", | |
| "execution_count": 4, | |
| "metadata": {}, | |
| "outputs": [], | |
| "source": [ | |
| "df = pd.read_excel(filename)" | |
| ] | |
| }, | |
| { | |
| "cell_type": "code", | |
| "execution_count": 5, | |
| "metadata": {}, | |
| "outputs": [ | |
| { | |
| "data": { | |
| "text/html": [ | |
| "<div>\n", | |
| "<style scoped>\n", | |
| " .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n", | |
| " vertical-align: middle;\n", | |
| " }\n", | |
| "\n", | |
| " .dataframe tbody tr th {\n", | |
| " vertical-align: top;\n", | |
| " }\n", | |
| "\n", | |
| " .dataframe thead th {\n", | |
| " text-align: right;\n", | |
| " }\n", | |
| "</style>\n", | |
| "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n", | |
| " <thead>\n", | |
| " <tr style=\"text-align: right;\">\n", | |
| " <th></th>\n", | |
| " <th>Escola</th>\n", | |
| " <th>Aluno</th>\n", | |
| " <th>email_</th>\n", | |
| " <th>Pai</th>\n", | |
| " <th>Mae</th>\n", | |
| " <th>Responsavel</th>\n", | |
| " </tr>\n", | |
| " </thead>\n", | |
| " <tbody>\n", | |
| " <tr>\n", | |
| " <th>0</th>\n", | |
| " <td>Escola 1</td>\n", | |
| " <td>Aluno1</td>\n", | |
| " <td>[email protected]</td>\n", | |
| " <td>Nome Pai_Aluno1</td>\n", | |
| " <td>Nome Mae_Aluno1</td>\n", | |
| " <td>Responsavel_Aluno1</td>\n", | |
| " </tr>\n", | |
| " <tr>\n", | |
| " <th>1</th>\n", | |
| " <td>Escola 1</td>\n", | |
| " <td>Aluno2</td>\n", | |
| " <td>[email protected];[email protected]</td>\n", | |
| " <td>Nome Pai_Aluno2</td>\n", | |
| " <td>Nome Mae_Aluno2</td>\n", | |
| " <td>Responsavel_Aluno2</td>\n", | |
| " </tr>\n", | |
| " <tr>\n", | |
| " <th>2</th>\n", | |
| " <td>Escola 1</td>\n", | |
| " <td>Aluno3</td>\n", | |
| " <td>[email protected];[email protected];[email protected]</td>\n", | |
| " <td>Nome Pai_Aluno3</td>\n", | |
| " <td>Nome Mae_Aluno3</td>\n", | |
| " <td>Responsavel_Aluno3</td>\n", | |
| " </tr>\n", | |
| " <tr>\n", | |
| " <th>3</th>\n", | |
| " <td>Escola 1</td>\n", | |
| " <td>Aluno4</td>\n", | |
| " <td>[email protected];[email protected];[email protected]...</td>\n", | |
| " <td>Nome Pai_Aluno4</td>\n", | |
| " <td>Nome Mae_Aluno4</td>\n", | |
| " <td>Responsavel_Aluno4</td>\n", | |
| " </tr>\n", | |
| " <tr>\n", | |
| " <th>4</th>\n", | |
| " <td>Escola 1</td>\n", | |
| " <td>Aluno5</td>\n", | |
| " <td>[email protected];[email protected];[email protected]...</td>\n", | |
| " <td>Nome Pai_Aluno5</td>\n", | |
| " <td>Nome Mae_Aluno5</td>\n", | |
| " <td>Responsavel_Aluno5</td>\n", | |
| " </tr>\n", | |
| " </tbody>\n", | |
| "</table>\n", | |
| "</div>" | |
| ], | |
| "text/plain": [ | |
| " Escola Aluno email_ \\\n", | |
| "0 Escola 1 Aluno1 [email protected] \n", | |
| "1 Escola 1 Aluno2 [email protected];[email protected] \n", | |
| "2 Escola 1 Aluno3 [email protected];[email protected];[email protected] \n", | |
| "3 Escola 1 Aluno4 [email protected];[email protected];[email protected]... \n", | |
| "4 Escola 1 Aluno5 [email protected];[email protected];[email protected]... \n", | |
| "\n", | |
| " Pai Mae Responsavel \n", | |
| "0 Nome Pai_Aluno1 Nome Mae_Aluno1 Responsavel_Aluno1 \n", | |
| "1 Nome Pai_Aluno2 Nome Mae_Aluno2 Responsavel_Aluno2 \n", | |
| "2 Nome Pai_Aluno3 Nome Mae_Aluno3 Responsavel_Aluno3 \n", | |
| "3 Nome Pai_Aluno4 Nome Mae_Aluno4 Responsavel_Aluno4 \n", | |
| "4 Nome Pai_Aluno5 Nome Mae_Aluno5 Responsavel_Aluno5 " | |
| ] | |
| }, | |
| "execution_count": 5, | |
| "metadata": {}, | |
| "output_type": "execute_result" | |
| } | |
| ], | |
| "source": [ | |
| "df" | |
| ] | |
| }, | |
| { | |
| "cell_type": "code", | |
| "execution_count": 6, | |
| "metadata": {}, | |
| "outputs": [], | |
| "source": [ | |
| "new_escola = []\n", | |
| "new_email = []\n", | |
| "new_aluno = []\n", | |
| "new_pai = []\n", | |
| "new_mae = []\n", | |
| "new_responsavel = []" | |
| ] | |
| }, | |
| { | |
| "cell_type": "code", | |
| "execution_count": 7, | |
| "metadata": {}, | |
| "outputs": [], | |
| "source": [ | |
| "for row in df.itertuples():\n", | |
| " if len(row.email_.split(';')) > 1:\n", | |
| " for index in row.email_.split(';'):\n", | |
| " new_escola.append(row.Escola)\n", | |
| " new_email.append(index)\n", | |
| " new_aluno.append(row.Aluno)\n", | |
| " new_pai.append(row.Pai)\n", | |
| " new_mae.append(row.Mae)\n", | |
| " new_responsavel.append(row.Responsavel)\n", | |
| " else:\n", | |
| " new_escola.append(row.Escola)\n", | |
| " new_email.append(row.email_)\n", | |
| " new_aluno.append(row.Aluno)\n", | |
| " new_pai.append(row.Pai)\n", | |
| " new_mae.append(row.Mae)\n", | |
| " new_responsavel.append(row.Responsavel)" | |
| ] | |
| }, | |
| { | |
| "cell_type": "code", | |
| "execution_count": 8, | |
| "metadata": {}, | |
| "outputs": [], | |
| "source": [ | |
| "dffinal = pd.DataFrame({\n", | |
| " 'new_escola': new_escola,\n", | |
| " 'new_email': new_email,\n", | |
| " 'new_aluno': new_aluno,\n", | |
| " 'new_pai': new_pai,\n", | |
| " 'new_mae': new_mae,\n", | |
| " 'new_responsavel': new_responsavel,\n", | |
| "})" | |
| ] | |
| }, | |
| { | |
| "cell_type": "code", | |
| "execution_count": 9, | |
| "metadata": {}, | |
| "outputs": [ | |
| { | |
| "data": { | |
| "text/html": [ | |
| "<div>\n", | |
| "<style scoped>\n", | |
| " .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n", | |
| " vertical-align: middle;\n", | |
| " }\n", | |
| "\n", | |
| " .dataframe tbody tr th {\n", | |
| " vertical-align: top;\n", | |
| " }\n", | |
| "\n", | |
| " .dataframe thead th {\n", | |
| " text-align: right;\n", | |
| " }\n", | |
| "</style>\n", | |
| "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n", | |
| " <thead>\n", | |
| " <tr style=\"text-align: right;\">\n", | |
| " <th></th>\n", | |
| " <th>new_aluno</th>\n", | |
| " <th>new_email</th>\n", | |
| " <th>new_escola</th>\n", | |
| " <th>new_mae</th>\n", | |
| " <th>new_pai</th>\n", | |
| " <th>new_responsavel</th>\n", | |
| " </tr>\n", | |
| " </thead>\n", | |
| " <tbody>\n", | |
| " <tr>\n", | |
| " <th>0</th>\n", | |
| " <td>Aluno1</td>\n", | |
| " <td>[email protected]</td>\n", | |
| " <td>Escola 1</td>\n", | |
| " <td>Nome Mae_Aluno1</td>\n", | |
| " <td>Nome Pai_Aluno1</td>\n", | |
| " <td>Responsavel_Aluno1</td>\n", | |
| " </tr>\n", | |
| " <tr>\n", | |
| " <th>1</th>\n", | |
| " <td>Aluno2</td>\n", | |
| " <td>[email protected]</td>\n", | |
| " <td>Escola 1</td>\n", | |
| " <td>Nome Mae_Aluno2</td>\n", | |
| " <td>Nome Pai_Aluno2</td>\n", | |
| " <td>Responsavel_Aluno2</td>\n", | |
| " </tr>\n", | |
| " <tr>\n", | |
| " <th>2</th>\n", | |
| " <td>Aluno2</td>\n", | |
| " <td>[email protected]</td>\n", | |
| " <td>Escola 1</td>\n", | |
| " <td>Nome Mae_Aluno2</td>\n", | |
| " <td>Nome Pai_Aluno2</td>\n", | |
| " <td>Responsavel_Aluno2</td>\n", | |
| " </tr>\n", | |
| " <tr>\n", | |
| " <th>3</th>\n", | |
| " <td>Aluno3</td>\n", | |
| " <td>[email protected]</td>\n", | |
| " <td>Escola 1</td>\n", | |
| " <td>Nome Mae_Aluno3</td>\n", | |
| " <td>Nome Pai_Aluno3</td>\n", | |
| " <td>Responsavel_Aluno3</td>\n", | |
| " </tr>\n", | |
| " <tr>\n", | |
| " <th>4</th>\n", | |
| " <td>Aluno3</td>\n", | |
| " <td>[email protected]</td>\n", | |
| " <td>Escola 1</td>\n", | |
| " <td>Nome Mae_Aluno3</td>\n", | |
| " <td>Nome Pai_Aluno3</td>\n", | |
| " <td>Responsavel_Aluno3</td>\n", | |
| " </tr>\n", | |
| " <tr>\n", | |
| " <th>5</th>\n", | |
| " <td>Aluno3</td>\n", | |
| " <td>[email protected]</td>\n", | |
| " <td>Escola 1</td>\n", | |
| " <td>Nome Mae_Aluno3</td>\n", | |
| " <td>Nome Pai_Aluno3</td>\n", | |
| " <td>Responsavel_Aluno3</td>\n", | |
| " </tr>\n", | |
| " <tr>\n", | |
| " <th>6</th>\n", | |
| " <td>Aluno4</td>\n", | |
| " <td>[email protected]</td>\n", | |
| " <td>Escola 1</td>\n", | |
| " <td>Nome Mae_Aluno4</td>\n", | |
| " <td>Nome Pai_Aluno4</td>\n", | |
| " <td>Responsavel_Aluno4</td>\n", | |
| " </tr>\n", | |
| " <tr>\n", | |
| " <th>7</th>\n", | |
| " <td>Aluno4</td>\n", | |
| " <td>[email protected]</td>\n", | |
| " <td>Escola 1</td>\n", | |
| " <td>Nome Mae_Aluno4</td>\n", | |
| " <td>Nome Pai_Aluno4</td>\n", | |
| " <td>Responsavel_Aluno4</td>\n", | |
| " </tr>\n", | |
| " <tr>\n", | |
| " <th>8</th>\n", | |
| " <td>Aluno4</td>\n", | |
| " <td>[email protected]</td>\n", | |
| " <td>Escola 1</td>\n", | |
| " <td>Nome Mae_Aluno4</td>\n", | |
| " <td>Nome Pai_Aluno4</td>\n", | |
| " <td>Responsavel_Aluno4</td>\n", | |
| " </tr>\n", | |
| " <tr>\n", | |
| " <th>9</th>\n", | |
| " <td>Aluno4</td>\n", | |
| " <td>[email protected]</td>\n", | |
| " <td>Escola 1</td>\n", | |
| " <td>Nome Mae_Aluno4</td>\n", | |
| " <td>Nome Pai_Aluno4</td>\n", | |
| " <td>Responsavel_Aluno4</td>\n", | |
| " </tr>\n", | |
| " <tr>\n", | |
| " <th>10</th>\n", | |
| " <td>Aluno5</td>\n", | |
| " <td>[email protected]</td>\n", | |
| " <td>Escola 1</td>\n", | |
| " <td>Nome Mae_Aluno5</td>\n", | |
| " <td>Nome Pai_Aluno5</td>\n", | |
| " <td>Responsavel_Aluno5</td>\n", | |
| " </tr>\n", | |
| " <tr>\n", | |
| " <th>11</th>\n", | |
| " <td>Aluno5</td>\n", | |
| " <td>[email protected]</td>\n", | |
| " <td>Escola 1</td>\n", | |
| " <td>Nome Mae_Aluno5</td>\n", | |
| " <td>Nome Pai_Aluno5</td>\n", | |
| " <td>Responsavel_Aluno5</td>\n", | |
| " </tr>\n", | |
| " <tr>\n", | |
| " <th>12</th>\n", | |
| " <td>Aluno5</td>\n", | |
| " <td>[email protected]</td>\n", | |
| " <td>Escola 1</td>\n", | |
| " <td>Nome Mae_Aluno5</td>\n", | |
| " <td>Nome Pai_Aluno5</td>\n", | |
| " <td>Responsavel_Aluno5</td>\n", | |
| " </tr>\n", | |
| " <tr>\n", | |
| " <th>13</th>\n", | |
| " <td>Aluno5</td>\n", | |
| " <td>[email protected]</td>\n", | |
| " <td>Escola 1</td>\n", | |
| " <td>Nome Mae_Aluno5</td>\n", | |
| " <td>Nome Pai_Aluno5</td>\n", | |
| " <td>Responsavel_Aluno5</td>\n", | |
| " </tr>\n", | |
| " <tr>\n", | |
| " <th>14</th>\n", | |
| " <td>Aluno5</td>\n", | |
| " <td>[email protected]</td>\n", | |
| " <td>Escola 1</td>\n", | |
| " <td>Nome Mae_Aluno5</td>\n", | |
| " <td>Nome Pai_Aluno5</td>\n", | |
| " <td>Responsavel_Aluno5</td>\n", | |
| " </tr>\n", | |
| " </tbody>\n", | |
| "</table>\n", | |
| "</div>" | |
| ], | |
| "text/plain": [ | |
| " new_aluno new_email new_escola new_mae new_pai \\\n", | |
| "0 Aluno1 [email protected] Escola 1 Nome Mae_Aluno1 Nome Pai_Aluno1 \n", | |
| "1 Aluno2 [email protected] Escola 1 Nome Mae_Aluno2 Nome Pai_Aluno2 \n", | |
| "2 Aluno2 [email protected] Escola 1 Nome Mae_Aluno2 Nome Pai_Aluno2 \n", | |
| "3 Aluno3 [email protected] Escola 1 Nome Mae_Aluno3 Nome Pai_Aluno3 \n", | |
| "4 Aluno3 [email protected] Escola 1 Nome Mae_Aluno3 Nome Pai_Aluno3 \n", | |
| "5 Aluno3 [email protected] Escola 1 Nome Mae_Aluno3 Nome Pai_Aluno3 \n", | |
| "6 Aluno4 [email protected] Escola 1 Nome Mae_Aluno4 Nome Pai_Aluno4 \n", | |
| "7 Aluno4 [email protected] Escola 1 Nome Mae_Aluno4 Nome Pai_Aluno4 \n", | |
| "8 Aluno4 [email protected] Escola 1 Nome Mae_Aluno4 Nome Pai_Aluno4 \n", | |
| "9 Aluno4 [email protected] Escola 1 Nome Mae_Aluno4 Nome Pai_Aluno4 \n", | |
| "10 Aluno5 [email protected] Escola 1 Nome Mae_Aluno5 Nome Pai_Aluno5 \n", | |
| "11 Aluno5 [email protected] Escola 1 Nome Mae_Aluno5 Nome Pai_Aluno5 \n", | |
| "12 Aluno5 [email protected] Escola 1 Nome Mae_Aluno5 Nome Pai_Aluno5 \n", | |
| "13 Aluno5 [email protected] Escola 1 Nome Mae_Aluno5 Nome Pai_Aluno5 \n", | |
| "14 Aluno5 [email protected] Escola 1 Nome Mae_Aluno5 Nome Pai_Aluno5 \n", | |
| "\n", | |
| " new_responsavel \n", | |
| "0 Responsavel_Aluno1 \n", | |
| "1 Responsavel_Aluno2 \n", | |
| "2 Responsavel_Aluno2 \n", | |
| "3 Responsavel_Aluno3 \n", | |
| "4 Responsavel_Aluno3 \n", | |
| "5 Responsavel_Aluno3 \n", | |
| "6 Responsavel_Aluno4 \n", | |
| "7 Responsavel_Aluno4 \n", | |
| "8 Responsavel_Aluno4 \n", | |
| "9 Responsavel_Aluno4 \n", | |
| "10 Responsavel_Aluno5 \n", | |
| "11 Responsavel_Aluno5 \n", | |
| "12 Responsavel_Aluno5 \n", | |
| "13 Responsavel_Aluno5 \n", | |
| "14 Responsavel_Aluno5 " | |
| ] | |
| }, | |
| "execution_count": 9, | |
| "metadata": {}, | |
| "output_type": "execute_result" | |
| } | |
| ], | |
| "source": [ | |
| "dffinal" | |
| ] | |
| }, | |
| { | |
| "cell_type": "code", | |
| "execution_count": 10, | |
| "metadata": {}, | |
| "outputs": [], | |
| "source": [ | |
| "dffinal.to_excel('/home/dev/Downloads/escola_final.xlsx')" | |
| ] | |
| }, | |
| { | |
| "cell_type": "code", | |
| "execution_count": null, | |
| "metadata": {}, | |
| "outputs": [], | |
| "source": [] | |
| } | |
| ], | |
| "metadata": { | |
| "kernelspec": { | |
| "display_name": "Python 3", | |
| "language": "python", | |
| "name": "python3" | |
| }, | |
| "language_info": { | |
| "codemirror_mode": { | |
| "name": "ipython", | |
| "version": 3 | |
| }, | |
| "file_extension": ".py", | |
| "mimetype": "text/x-python", | |
| "name": "python", | |
| "nbconvert_exporter": "python", | |
| "pygments_lexer": "ipython3", | |
| "version": "3.5.2" | |
| } | |
| }, | |
| "nbformat": 4, | |
| "nbformat_minor": 2 | |
| } |
Para transformar Query do Django em DataFrame:
df = pd.DataFrame(list(User.objects.all().values()))
Pra mostrar somente algumas colunas:
df[['id', 'email']]
Transformando todos os campos do DataFrame num jSON
df.T.apply(dict).tolist()
Renomeando colunas
df.rename(columns={'old_name': 'new_name'})
Selecionando as colunas de 10 em 10
df.iloc[:, :10]
com transposição
df.T.iloc[:10]
Novo df com algumas colunas.
new = old.filter(['A','B','D'], axis=1)
Como não inserir chaves com valor nulo no dicionário:
df.T.apply(lambda x: dict(x.dropna())).tolist()
Retornando os valores cujo tamanho da string seja maior que...
df[df['foo'].str.len() > 50]['foo']
Mostrando o tamanho de cada célula
df[df['foo'].str.len() > 50]['foo'].str.len()
Mostrando o tamanho de cada célula da coluna
df['foo_len'] = df['foo'].apply(len)
df[['foo_len', 'foo']]
Ou
df['foo'].str.len()
Suponha que você tenha Cliente e Obra.
Pegando o ID do Cliente que está em Obra e trocando pelo nome do Cliente que está no outro DataFrame.
# JSON do Cliente com IDCliente e Cliente
dict_cliente = df_cliente[['IDCliente', 'Cliente']].T.apply(dict).tolist()
[
{'IDCliente': 288, 'Cliente': 'Cliente Um'},
{'IDCliente': 1, 'Cliente': 'Cliente Dois'},
{'IDCliente': 959, 'Cliente': 'Cliente Três'},
]
Montando o dicionário que será usado como busca de cada Cliente a partir do seu ID.
_dict_cliente = {}
for item in dict_cliente:
_dict_cliente[item['IDCliente']] = item['Cliente']
_dict_cliente
{
288: 'Cliente Um',
1: 'Cliente Dois',
959: 'Cliente Três',
}
A partir desse dicionário fazemos a busca no outro DataFrame.
for row in df.itertuples():
nome_cliente = _dict_cliente.get(row.IDCliente)
print(row.IDCliente, nome_cliente)
288 Cliente Um
1 Cliente Dois
959 Cliente Três
Retornando o valor máximo agrupado por ano.
df.groupby(['Ano'])['NumeroOrcamento'].max()
df.reset_index()
Verificando data vazia:
for row in df.itertuples():
if row.DataOrcamento is pd.NaT:
print('Vazio')
else:
print(row.DataOrcamento)
Definindo vários fillna diferentes por coluna:
values = {'last_name': '', 'occupation': '', 'age': 0}
df = df.fillna(value=values)
df.head()
Se tiver problema com liblzma, faça um downgrade do Pandas para pandas==0.24.2.
https://stackoverflow.com/a/57115325
Retorna o tamanho do maior objeto de cada coluna.
dict_sizes = {}
for col in df.columns:
try:
print(f'{col} max length: {df[col].map(len).max()}\n')
dict_sizes[col] = df[col].map(len).max()
except Exception as e:
raise e
dict_sizes
dtype example
df['estoque'] =df['estoque'].fillna(0).astype(int)
Pandas Dataframe df to Django
https://www.laurivan.com/save-pandas-dataframe-as-django-model/
Produto.objects.bulk_create(
Produto(**item) for item in df.to_dict('records')
)
Definindo os tipos das colunas com dtype
dict_types_annot = {
'produto': str,
'ncm': str,
'preco': float,
'estoque': 'Int64',
}
# Define os tipos das colunas
dff = df.astype(dict_types_annot, errors='ignore')
# Troca 'nan' por None e float por None.
dff = dff.replace({'nan': None, float('nan'): None})
dff.to_dict('records')
Produto.objects.bulk_create(
Produto(**item) for item in dff.to_dict('records')
)
Intersecção de dataframes
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
from random import randint
df1 = pd.DataFrame({
'letters': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'J', 'K', 'M'],
'B': np.random.randint(0, 10, 8),
})
df1
df2 = pd.DataFrame({
'letters': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'U', 'Z'],
'B': np.random.randint(0, 10, 26),
})
df2
# Retorna o que tem de comum nos dois dataframes.
pd.merge(df1, df2, how='inner', on='fruits')
# Retorna o que tem de comum, considerando o df1.
pd.merge(df1, df2, how='left', on='fruits')
# Retorna o que tem de comum, considerando o df2.
pd.merge(df1, df2, how='right', on='fruits')
Sign up for free
to join this conversation on GitHub.
Already have an account?
Sign in to comment
Código que substitui da célula [6] em diante do
separe_email.ipynb:Um detalhe é a falta de um índice único dos registros. Então, supondo o índice automático decorrente da importação do arquivo Excel como ID válido, esse ID é o usado no "join" (
merge).