Tipos de unión

Introducción

En la manipulación de datos con NumPy y Pandas, las uniones (joins o merges) son una herramienta esencial para combinar información proveniente de diferentes fuentes. Las uniones permiten integrar datasets basados en claves comunes, lo que es crucial para crear un panorama más completo del conjunto de datos. Sin embargo, hay varios tipos de uniones disponibles y entender cuándo usar cada uno puede ser desafiante.

Explicación principal con ejemplos

Tipos de uniones en Pandas

Pandas ofrece cuatro tipos principales de uniones: inner, outer, left e right. Cada uno tiene sus propias características y se utiliza según las necesidades específicas del proyecto.

1. Unión Interna (Inner Join)

La unión interna, o "inner join", devuelve solo los registros que coinciden en ambos datasets. En otras palabras, solo aparecen los datos donde hay una correspondencia exacta en la clave de unión.

import pandas as pd

# Crear dos DataFrames ejemplo
df1 = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', 'baz'],
    'B': [1, 2, 3]
})

df2 = pd.DataFrame({
    'A': ['bar', 'baz', 'qux'],
    'C': [4, 5, 6]
})

# Unión interna
result = df1.merge(df2, on='A')
print(result)

2. Unión Externa (Outer Join)

La unión externa, o "outer join", devuelve todos los registros de ambos datasets, combinando las columnas con valores correspondientes y rellenando con NaN para los que no coinciden.

# Unión externa
result = df1.merge(df2, on='A', how='outer')
print(result)

3. Unión a la Izquierda (Left Join)

La unión a la izquierda, o "left join", devuelve todos los registros del primer DataFrame y las correspondencias en el segundo DataFrame. Si no hay correspondencia, rellena con NaN.

# Unión a la izquierda
result = df1.merge(df2, on='A', how='left')
print(result)

4. Unión a la Derecha (Right Join)

La unión a la derecha, o "right join", es similar al left join pero se basa en el segundo DataFrame.

# Unión a la derecha
result = df1.merge(df2, on='A', how='right')
print(result)

Ejemplo completo

Vamos a combinar dos DataFrames usando los diferentes tipos de uniones:

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
    'ID': [1, 2, 3],
    'Nombre': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
})

df2 = pd.DataFrame({
    'ID': [2, 3, 4],
    'Edad': [25, 30, 35]
})

# Unión interna
inner_result = df1.merge(df2, on='ID')

# Unión externa
outer_result = df1.merge(df2, on='ID', how='outer')

# Unión a la izquierda
left_result = df1.merge(df2, on='ID', how='left')

# Unión a la derecha
right_result = df1.merge(df2, on='ID', how='right')

print("Unión Interna:")
print(inner_result)
print("\nUnión Externa:")
print(outer_result)
print("\nUnión a la Izquierda:")
print(left_result)
print("\nUnión a la Derecha:")
print(right_result)

Errores típicos / trampas

1. Uso incorrecto de how: Es común olvidar especificar el tipo de unión, lo que puede resultar en un error en tiempo de ejecución o en una unión inesperada.
2. Clave no encontrada: Si la columna de clave utilizada para unir los DataFrames no existe en alguno de ellos, se generará un mensaje de error.
3. Columnas con nombres iguales pero diferentes tipos: Las columnas de claves deben tener el mismo nombre y tipo en ambos DataFrames para que la unión funcione correctamente.

Checklist accionable

1. Verifica siempre que las columnas de clave existan en ambos DataFrames.
2. Usa explícitamente how='inner', how='outer', etc., para evitar errores.
3. Asegúrate de que las columnas de clave tienen el mismo nombre y tipo en ambos DataFrames.
4. Verifica los resultados después de cada unión para asegurarte de que se están obteniendo los datos esperados.
5. Utiliza pd.merge() en lugar de .merge() si estás trabajando con un solo DataFrame (aunque técnicamente funcione).

Siguientes pasos

• Prueba en proyectos reales: Asegúrate de probar diferentes tipos de uniones en tus proyectos actuales para entender mejor sus características.
• Documentación adicional: Consulta la documentación oficial de Pandas para obtener más detalles sobre las opciones disponibles y los comportamientos específicos de cada tipo de unión.
• Práctica constante: Practica combinando diferentes tipos de DataFrames con uniones distintas para mejorar tu flujo de trabajo.

Siguiendo estos consejos, podrás usar eficazmente las uniones en Pandas para combinar y manipular datos de manera más efectiva.