인덱스를 기반으로 DataFrame을 병합하는 방법은 무엇입니까?-파이썬 튜토리얼-php.cn

인덱스를 기반으로 DataFrame을 병합하는 방법은 무엇입니까?

Patricia Arquette

풀어 주다： 2024-10-31 15:48:02

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How to Merge DataFrames Based on Their Indices?

인덱스별 데이터 프레임 병합

소개

데이터 프레임 병합은 데이터 분석에서 일반적인 작업입니다. 여러 소스의 정보를 결합합니다. 일반적으로 병합은 열을 일치 기준으로 사용하여 수행됩니다. 그러나 인덱스를 기반으로 데이터프레임을 병합해야 하는 경우가 있습니다. 이 문서에서는 이를 수행하는 방법에 대한 지침을 제공합니다.

조인 방법을 사용하여 인덱스별로 데이터 프레임 병합

인덱스별로 데이터 프레임을 병합하려면 다음 조인 방법을 사용할 수 있습니다.

병합: 기본적으로 내부 조인을 수행합니다.

<code class="python">pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)</code>

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조인: 왼쪽 조인을 수행합니다. 기본적으로.

<code class="python">df1.join(df2)</code>

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concat: 기본적으로 외부 조인을 수행합니다.

<code class="python">pd.concat([df1, df2], axis=1)</code>

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예

다음 데이터 프레임을 고려하세요.

<code class="python">df1 = pd.DataFrame({'a':range(6), 'b':[5,3,6,9,2,4]}, index=list('abcdef'))
df2 = pd.DataFrame({'c':range(4), 'd':[10,20,30, 40]}, index=list('abhi'))</code>

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기본 내부 조인:

<code class="python">df3 = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)</code>

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출력:

   a  b  c   d
a  0  5  0  10
b  1  3  1  20

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기본 왼쪽 조인:

<code class="python">df4 = df1.join(df2)</code>

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출력:

   a  b    c     d
a  0  5  0.0  10.0
b  1  3  1.0  20.0
c  2  6  NaN   NaN
d  3  9  NaN   NaN
e  4  2  NaN   NaN
f  5  4  NaN   NaN

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기본 외부 조인:

<code class="python">df5 = pd.concat([df1, df2], axis=1)</code>

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출력:

     a    b    c     d
a  0.0  5.0  0.0  10.0
b  1.0  3.0  1.0  20.0
c  2.0  6.0  NaN   NaN
d  3.0  9.0  NaN   NaN
e  4.0  2.0  NaN   NaN
f  5.0  4.0  NaN   NaN
h  NaN  NaN  2.0  30.0
i  NaN  NaN  3.0  40.0

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