Сегодня мы поговорим о том, что общего между тремя важными терминами из различных инструментов для работы с данными: ВПР в Excel, merge в Pandas и JOIN в SQL. Несмотря на то, что они используются в разных средах, все эти функции выполняют схожую задачу – объединение данных из разных источников.

🔸ВПР (VLOOKUP) в Excel
ВПР (Вызов по параметру строки) – это функция Excel, которая используется для поиска значения в одном столбце и возврата соответствующего значения из другого столбца.

=ВПР(A2; Лист2!A:B; 2; ЛОЖЬ)

Этот пример ищет значение из ячейки A2 на листе Лист2 в столбце A и возвращает значение из столбца B в той же строке.

🔸merge в Pandas
Это метод библиотеки Pandas в Python, который используется для объединения DataFrame'ов по определенным ключам или столбцам.

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C'], 'value': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'D'], 'value': [4, 5, 6]})

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')
print(merged_df)

Этот пример объединяет два DataFrame по ключевому столбцу key и использует тип соединения inner, который возвращает только совпадающие записи.

🔸 JOIN в SQL
Это операция, которая используется для объединения строк из двух или более таблиц на основе связанного столбца между ними.

SELECT A.*, B.*
FROM TableA A
JOIN TableB B ON A.key = B.key

Этот запрос объединяет таблицы TableA и TableB по общему столбцу key и возвращает строки, где значения в этом столбце совпадают.

🔸Общее между ВПР, merge и JOIN
Все три функции выполняют задачу объединения данных:
🔹Поиск и сопоставление: Все эти методы ищут совпадающие значения в разных источниках данных и объединяют их.
🔹Ключи для объединения: Они используют ключевые столбцы или поля для определения, какие строки данных должны быть объединены.
🔹Типы объединений: В случае с merge и JOIN можно использовать различные типы объединений, такие как inner, outer, left, и right, что определяет, какие данные включать в результат объединения.

🔸Заключение
Независимо от инструмента, будь то Excel, Pandas или SQL, умение объединять данные является важным навыком для анализа и обработки данных. Эти функции помогают эффективно работать с большими наборами данных, делая процесс анализа более удобным и продуктивным.

➡️Читайте нас в Telegram и Сетке

#CODERIKK #Excel #Python #Pandas #SQL #Данные #Программирование #Обучение