Project description

Merges multiple DataFrames, ignores Exceptions if desired

$pip install a-pandas-ex-multimerge





# Ignores all Exceptions, but prints them, this behavior can be changed by passing disable=True



from a_pandas_ex_multimerge import pd_add_multimerge

import pandas as pd



pd_add_multimerge()

df1 = pd.DataFrame(

    {

        "A": ["A0", "A1", "A2", "A3"],

        "B": ["B0", "B1", "B2", "B3"],

        "C": ["C0", "C1", "C2", "C3"],

        "D": ["D0", "D1", "D2", "D3"],

    },

    index=[0, 1, 2, 3],

)



df2 = pd.DataFrame(

    {

        "A": ["A4", "A5", "A6", "A7"],

        "B": ["B4", "B5", "B6", "B7"],

        "C": ["C4", "C5", "C6", "C7"],

        "D": ["D4", "D5", "D6", "D7"],

    },

    index=[4, 5, 6, 7],

)



df3 = pd.DataFrame(

    {

        "A": ["A8", "A9", "A10", "A11"],

        "B": ["B8", "B9", "B10", "B11"],

        "C": ["C8", "C9", "C10", "C11"],

        "D": ["D8", "D9", "D10", "D11"],

    },

    index=[8, 9, 10, 11],

)

t1 = df1.ds_multimerge(

    dataframes=[df2, df3],

    on_index=False,

    columns_to_merge=None,

    print_exception=True,

    how="outer",

    disable=False,

)

t2 = df2.ds_multimerge(

    dataframes=[df2, df3],

    on_index=True,

    columns_to_merge=None,

    print_exception=False,

    how="outer",

    disable=False,

)



t3 = df3.ds_multimerge(

    dataframes=[df1, df2, ""],

    on_index=False,

    columns_to_merge=None,  # will merge on all common columns

    print_exception=True,

    how="outer",

    disable=False,

)

t4 = df1.ds_multimerge(

    dataframes=[df2, df3, 1],

    on_index=True,

    columns_to_merge=None,

    print_exception=False,

    how="outer",

    disable=False,

)



t5 = df1.ds_multimerge(

    dataframes=[

        df2,

        df3,

        1,

    ],  # won't raise an Exception. The string will be ignored

    on_index=False,

    columns_to_merge=["A", "B"],

    how="outer",

    print_exception=False,

    disable=False,

)

t6 = df2.ds_multimerge(

    dataframes=[

        df1,

        df3,

        1,

    ],  # won't raise an Exception. The number will be ignored

    on_index=False,

    columns_to_merge=["C", "D"],

    how="outer",

    print_exception=True,

    disable=False,

)

t7 = df2["A"].ds_multimerge(

    dataframes=[

        df1,

        df3,

        1,

    ],  # won't raise an Exception. The number will be ignored

    on_index=False,

    columns_to_merge=None,

    how="outer",

    print_exception=True,

)



 Ignores all Exceptions, but prints them, this behavior can be changed by passing disable=True

descriptor 'union' for 'set' objects doesn't apply to a 'function' object

descriptor 'union' for 'set' objects doesn't apply to a 'function' object

descriptor 'union' for 'set' objects doesn't apply to a 'function' object

descriptor 'union' for 'set' objects doesn't apply to a 'function' object

descriptor 'union' for 'set' objects doesn't apply to a 'function' object

Can only merge Series or DataFrame objects, a <class 'str'> was passed

Can only merge Series or DataFrame objects, a <class 'int'> was passed

descriptor 'union' for 'set' objects doesn't apply to a 'function' object

descriptor 'union' for 'set' objects doesn't apply to a 'function' object

descriptor 'union' for 'set' objects doesn't apply to a 'function' object

Can only merge Series or DataFrame objects, a <class 'int'> was passed

t7

Out[4]:

      A  B_x  C_x  D_x  B_y  C_y  D_y

0    A4  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

1    A5  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

2    A6  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

3    A7  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

4    A0   B0   C0   D0  NaN  NaN  NaN

5    A1   B1   C1   D1  NaN  NaN  NaN

6    A2   B2   C2   D2  NaN  NaN  NaN

7    A3   B3   C3   D3  NaN  NaN  NaN

8    A8  NaN  NaN  NaN   B8   C8   D8

9    A9  NaN  NaN  NaN   B9   C9   D9

10  A10  NaN  NaN  NaN  B10  C10  D10

11  A11  NaN  NaN  NaN  B11  C11  D11

t1

Out[5]:

      A    B    C    D

0    A0   B0   C0   D0

1    A1   B1   C1   D1

2    A2   B2   C2   D2

3    A3   B3   C3   D3

4    A4   B4   C4   D4

5    A5   B5   C5   D5

6    A6   B6   C6   D6

7    A7   B7   C7   D7

8    A8   B8   C8   D8

9    A9   B9   C9   D9

10  A10  B10  C10  D10

11  A11  B11  C11  D11

t2

Out[6]:

    A_x  B_x  C_x  D_x  A_y  B_y  C_y  D_y    A    B    C    D

4    A4   B4   C4   D4   A4   B4   C4   D4  NaN  NaN  NaN  NaN

5    A5   B5   C5   D5   A5   B5   C5   D5  NaN  NaN  NaN  NaN

6    A6   B6   C6   D6   A6   B6   C6   D6  NaN  NaN  NaN  NaN

7    A7   B7   C7   D7   A7   B7   C7   D7  NaN  NaN  NaN  NaN

8   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN   A8   B8   C8   D8

9   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN   A9   B9   C9   D9

10  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  A10  B10  C10  D10

11  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  A11  B11  C11  D11

t3

Out[7]:

      A    B    C    D

0    A8   B8   C8   D8

1    A9   B9   C9   D9

2   A10  B10  C10  D10

3   A11  B11  C11  D11

4    A0   B0   C0   D0

5    A1   B1   C1   D1

6    A2   B2   C2   D2

7    A3   B3   C3   D3

8    A4   B4   C4   D4

9    A5   B5   C5   D5

10   A6   B6   C6   D6

11   A7   B7   C7   D7

t4

Out[8]:

    A_x  B_x  C_x  D_x  A_y  B_y  C_y  D_y    A    B    C    D

0    A0   B0   C0   D0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

1    A1   B1   C1   D1  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

2    A2   B2   C2   D2  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

3    A3   B3   C3   D3  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

4   NaN  NaN  NaN  NaN   A4   B4   C4   D4  NaN  NaN  NaN  NaN

5   NaN  NaN  NaN  NaN   A5   B5   C5   D5  NaN  NaN  NaN  NaN

6   NaN  NaN  NaN  NaN   A6   B6   C6   D6  NaN  NaN  NaN  NaN

7   NaN  NaN  NaN  NaN   A7   B7   C7   D7  NaN  NaN  NaN  NaN

8   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN   A8   B8   C8   D8

9   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN   A9   B9   C9   D9

10  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  A10  B10  C10  D10

11  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  A11  B11  C11  D11

t5

Out[9]:

      A    B  C_x  D_x  C_y  D_y    C    D

0    A0   B0   C0   D0  NaN  NaN  NaN  NaN

1    A1   B1   C1   D1  NaN  NaN  NaN  NaN

2    A2   B2   C2   D2  NaN  NaN  NaN  NaN

3    A3   B3   C3   D3  NaN  NaN  NaN  NaN

4    A4   B4  NaN  NaN   C4   D4  NaN  NaN

5    A5   B5  NaN  NaN   C5   D5  NaN  NaN

6    A6   B6  NaN  NaN   C6   D6  NaN  NaN

7    A7   B7  NaN  NaN   C7   D7  NaN  NaN

8    A8   B8  NaN  NaN  NaN  NaN   C8   D8

9    A9   B9  NaN  NaN  NaN  NaN   C9   D9

10  A10  B10  NaN  NaN  NaN  NaN  C10  D10

11  A11  B11  NaN  NaN  NaN  NaN  C11  D11

t6

Out[10]:

    A_x  B_x    C    D  A_y  B_y    A    B

0    A4   B4   C4   D4  NaN  NaN  NaN  NaN

1    A5   B5   C5   D5  NaN  NaN  NaN  NaN

2    A6   B6   C6   D6  NaN  NaN  NaN  NaN

3    A7   B7   C7   D7  NaN  NaN  NaN  NaN

4   NaN  NaN   C0   D0   A0   B0  NaN  NaN

5   NaN  NaN   C1   D1   A1   B1  NaN  NaN

6   NaN  NaN   C2   D2   A2   B2  NaN  NaN

7   NaN  NaN   C3   D3   A3   B3  NaN  NaN

8   NaN  NaN   C8   D8  NaN  NaN   A8   B8

9   NaN  NaN   C9   D9  NaN  NaN   A9   B9

10  NaN  NaN  C10  D10  NaN  NaN  A10  B10

11  NaN  NaN  C11  D11  NaN  NaN  A11  B11

t7

Out[11]:

      A  B_x  C_x  D_x  B_y  C_y  D_y

0    A4  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

1    A5  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

2    A6  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

3    A7  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

4    A0   B0   C0   D0  NaN  NaN  NaN

5    A1   B1   C1   D1  NaN  NaN  NaN

6    A2   B2   C2   D2  NaN  NaN  NaN

7    A3   B3   C3   D3  NaN  NaN  NaN

8    A8  NaN  NaN  NaN   B8   C8   D8

9    A9  NaN  NaN  NaN   B9   C9   D9

10  A10  NaN  NaN  NaN  B10  C10  D10

11  A11  NaN  NaN  NaN  B11  C11  D11

Project details

These details have not been verified by PyPI

Project links

Homepage

GitHub Statistics

View statistics for this project via Libraries.io, or by using our public dataset on Google BigQuery

Release history Release notifications | RSS feed

This version

0.10

Dec 15, 2022

Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

a_pandas_ex_multimerge-0.10.tar.gz (7.3 kB view hashes)

Uploaded Dec 15, 2022 Source

Built Distribution

a_pandas_ex_multimerge-0.10-py3-none-any.whl (8.7 kB view hashes)

Uploaded Dec 15, 2022 Python 3

Hashes for a_pandas_ex_multimerge-0.10.tar.gz

Hashes for a_pandas_ex_multimerge-0.10.tar.gz
Algorithm	Hash digest
SHA256	`8f1e0e41fd855eecab5d1b6c16bed5d8632c1afe367c5ea332d659491762e5ff`
MD5	`2bd7c0bd4141fbfc994841470fccc213`
BLAKE2b-256	`dd9191a588e5dfdb335d406d60b64261aa79c6561b36c3acc6da4cb43e458131`

Hashes for a_pandas_ex_multimerge-0.10-py3-none-any.whl

Hashes for a_pandas_ex_multimerge-0.10-py3-none-any.whl
Algorithm	Hash digest
SHA256	`702ad09e099a81e27fd59206591c50251baf56a758a489adb6b784551dec549e`
MD5	`6bc11df1da6314cd5c92891c3530fdc9`
BLAKE2b-256	`0f2a8cb9a6ba64a96abb5d3d74bb9669086bb3db5fec692b2ac98eabce81c1eb`