Natuurlijk! Hier is een uitleg over het samenvoegen van je DataFrames met voorbeelden in Python, inclusief hoe je kunt kiezen tussen verschillende soorten joins en hoe je omgaat met overlappende kolommen of ontbrekende data. **1. DataFrames samenvoegen met `merge()`** Omdat je wilt koppelen op `klant_id`, gebruik je de `merge()`-functie van Pandas. **Voorbeeld DataFrames:** ```python import pandas as pd # DataFrame 1 df_klanten = pd.DataFrame({ 'klant_id': [1, 2, 3], 'naam': ['Jan', 'Piet', 'Klaas'], 'leeftijd': [30, 45, 22] }) # DataFrame 2 df_aankopen = pd.DataFrame({ 'klant_id': [1, 2, 4], 'aankoopdatum': ['2023-01-10', '2023-02-15', '2023-03-20'], 'bedrag': [100, 200, 150] }) ``` --- **2. Welke join gebruiken?** - `inner`: Alleen klanten die in beide DataFrames voorkomen. - `outer`: Alle klanten, ongeacht of ze aankopen gedaan hebben; ontbrekende data wordt opgevuld met NaN. - `left`: Alle klanten uit `df_klanten`; eventuele aankopen worden toegevoegd waar beschikbaar. - `right`: Alle aankopen; klantengegevens worden toegevoegd waar mogelijk. --- **3. Voorbeelden van joins:** ```python # Inner join: klanten met aankopen result_inner = pd.merge(df_klanten, df_aankopen, on='klant_id', how='inner') # Outer join: alle klanten en aankopen, inclusief ontbrekende data result_outer = pd.merge(df_klanten, df_aankopen, on='klant_id', how='outer') # Left join: alle klanten, met aankopen waar beschikbaar result_left = pd.merge(df_klanten, df_aankopen, on='klant_id', how='left') # Right join: alle aankopen, met klantgegevens waar mogelijk result_right = pd.merge(df_klanten, df_aankopen, on='klant_id', how='right') ``` --- **4. Omgaan met overlappende kolommen** Stel dat beide DataFrames kolommen met dezelfde naam hadden (bijvoorbeeld `naam` of `aankoopdatum`), zou Pandas automatisch suffixen toevoegen: ```python # Voorbeeld met overlapping kolommen df_extra = pd.DataFrame({ 'klant_id': [1, 2], 'naam': ['Jan', 'Piet'], 'extra_info': ['info1', 'info2'] }) # Merge met overlapping kolommen merged_df = pd.merge(df_klanten, df_extra, on='klant_id', suffixes=('_klant', '_extra')) ``` **Resultaat:** - Kolommen met dezelfde naam krijgen suffixes (`_klant`, `_extra`) zodat je ze kunt onderscheiden. --- **5. Omgaan met ontbrekende data** Na een join kunnen NaN-waarden ontstaan waar data ontbreekt: - Gebruik `fillna()` om ontbrekende waarden aan te vullen. - Of filter op niet-NaN waarden: ```python # Data aanvullen result_outer_filled = result_outer.fillna({'naam': 'Onbekend', 'aankoopdatum': 'Geen data', 'bedrag': 0}) # Filter op volledige data complete_data = result_outer.dropna() ``` --- **Samengevat:** - Kies het type join afhankelijk van je databehoefte. - Gebruik `merge()` met de juiste `how` parameter. - Let op overlappende kolommen en gebruik `suffixes`. - Verwerk ontbrekende data met `fillna()` of filters. Heeft u nog specifieke wensen of voorbeelden?

Zeker, ik help je graag met het samenvoegen van je DataFrames. Hier is een uitgebreide uitleg met codevoorbeelden in het Nederlands. ## Basis samenvoeging (merge) ```python import pandas as pd # Voorbeeld data df1 = pd.DataFrame({ 'klant_id': [1, 2, 3, 4], 'naam': ['Anna', 'Bob', 'Clara', 'David'], 'leeftijd': [25, 30, 35, 28] }) df2 = pd.DataFrame({ 'klant_id': [1, 2, 2, 3, 5], 'aankoopdatum': ['2023-01-15', '2023-02-20', '2023-03-10', '2023-01-25', '2023-04-05'], 'bedrag': [50, 75, 100, 200, 150] }) # Basis merge op klant_id merged_df = pd.merge(df1, df2, on='klant_id') print("Basis merge (inner join):") print(merged_df) ``` ## Soorten joins uitgelegd: ### 1. Inner Join (standaard) - **Resultaat**: Alleen rijen waar de sleutel in BEIDE DataFrames voorkomt - **Gebruik**: Als je alleen complete matches wilt ```python inner_join = pd.merge(df1, df2, on='klant_id', how='inner') ``` ### 2. Left Join - **Resultaat**: Alle rijen van links (eerste DataFrame), met matches van rechts - **Gebruik**: Als je alle klanten wilt, ook zonder aankopen ```python left_join = pd.merge(df1, df2, on='klant_id', how='left') ``` ### 3. Right Join - **Resultaat**: Alle rijen van rechts (tweede DataFrame), met matches van links - **Gebruik**: Als je alle aankopen wilt, ook van niet-bestaande klanten ```python right_join = pd.merge(df1, df2, on='klant_id', how='right') ``` ### 4. Outer Join - **Resultaat**: Alle rijen van BEIDE DataFrames - **Gebruik**: Als je een compleet overzicht wilt van alles ```python outer_join = pd.merge(df1, df2, on='klant_id', how='outer') ``` ## Omgaan met overlappende kolommen Als kolommen dezelfde naam hebben maar niet de sleutel zijn: ```python # Specificeer suffixen voor overlappende kolommen merged_with_suffix = pd.merge(df1, df2, on='klant_id', suffixes=('_klant', '_aankoop')) ``` ## Omgaan met ontbrekende data ```python # Vul ontbrekende waarden in left_join_filled = pd.merge(df1, df2, on='klant_id', how='left').fillna({ 'aankoopdatum': 'Geen aankoop', 'bedrag': 0 }) # Of gebruik fillna algemeen left_join_filled = pd.merge(df1, df2, on='klant_id', how='left').fillna(0) ``` ## Volledig voorbeeld met uitleg ```python # Maak de DataFrames df_klanten = pd.DataFrame({ 'klant_id': [1, 2, 3, 4], 'naam': ['Anna', 'Bob', 'Clara', 'David'], 'leeftijd': [25, 30, 35, 28] }) df_aankopen = pd.DataFrame({ 'klant_id': [1, 2, 2, 3, 5], 'aankoopdatum': ['2023-01-15', '2023-02-20', '2023-03-10', '2023-01-25', '2023-04-05'], 'bedrag': [50, 75, 100, 200, 150] }) # Meest gebruikte: left join om alle klanten te houden resultaat = pd.merge(df_klanten, df_aankopen, on='klant_id', how='left') # Optioneel: vul ontbrekende waarden in resultaat['aankoopdatum'] = resultaat['aankoopdatum'].fillna('Geen aankopen') resultaat['bedrag'] = resultaat['bedrag'].fillna(0) print("Eindresultaat:") print(resultaat) ``` ## Samenvatting keuzes: - **Inner**: Alleen matches (standaard) - **Left**: Alle klanten + hun aankopen (meest gebruikt) - **Right**: Alle aankopen + klantinfo (minder gebruikt) - **Outer**: Alles van beide (compleet overzicht) Kies left join als je alle klanten wilt zien, ook die geen aankopen hebben gedaan!