Spojování

Propojení dat

pandas však umí DataFrame také propojit, což odpovídá SQL příkazu JOIN. Vyvětleme si propojení na našich datech. V tabulce food_nutrient máme výživné látky v potravinách, nevíme ale názvy potravin, kterých se hodnoty týkají. V tabulce food máme názvy potravin. Propojení dat nám umožní ke každé informaci o výživných látkách připojit název potraviny.

Jak ale pandas pozná, která informace o výživné láce patří jaké potravině? K tomu využijeme sloupec s identifikačním číslem potraviny. Při propojování tabulek vždy potřebujeme nějaký sloupeček (nebo sloupečky), pomocí kterého propojení provedeme. Pokud se sloupce jmenují v obou tabulkách stejně, můžeme použít parametr on. Pokud se jmenují různě, je třeba využít parametry left_on (název v tabulce, kterou zapisujeme jako první) a right_on (název v tabulce, kterou zapisujeme jako druhou). Propojovat tabulky můžeme i pomocí více sloupců, v takovém případě je třeba zapsat názvy jako seznam.

Dále si položme otázku, co se stane, pokud bude nějaká potravina zastoupena pouze v jedné tabulce. Je například možné, že nějakou potravinu máme v tabulce food, ale nemáme k ní žádné údaje o výživných látkách. Co v takovém případě máme dělat? A co v případě "anonymních" potravin, o kterých víme výživné látky, ale nemáme je uvedené v tabulce food?

Na to neexistuje univerzální odpověď, vždy záleží na konkrétní situaci. Můžeme si tedy vybrat jednu z několika variant provedení operace merge. Vybranou variantu zadáváme jako parametr how.

• inner zachová pouze řádky, které mají svůj "protějšek" ve druhé tabulce. Pokud bychom tedy k nějaké potravině nevěděli žádnou výživnou látku a spojili tabulky pomocí inner, tato potravina ve výsledné tabulce nebude. Tato varianta je výchozí, tj. je použita, když parametr how nezadáme.
• left a right jsou varianty, kdy tabulky mají nerovnocenné postavení. Při této variantě zachováme kompletní jednu z tabulek, ale tu druhou ne. Je určitou zvyklostí využívat variantu left, která zachová celou tu tabulku, kterou zapíšeme jako první.
• outer zachová všechny řádky z obou tabulek.

# Načtení dat o potravinách
food_sample_100 = pd.read_csv("food_sample_100.csv")
food_other = pd.read_csv("food_other.csv")

# Sjednocení dat
food = pd.concat([food_sample_100, food_other], ignore_index=True)

# Načtení dat o výživných látkách
food_nutrient = pd.read_csv("food_nutrient.csv")

# Propojení dat
food_merged = pd.merge(food, food_nutrient, on="fdc_id")

U tabulky food_merged je dobré zkontrolovat počet řádků a porovnat ho s původními tabulkami.