다양한 유형의 Pandas DataFrames 조인을 어떻게 수행합니까?

Pandas 병합 101: 기본

DataFrame 조인

Pandas에서 DataFrame 병합에는 공통 키 열을 기반으로 두 개 이상의 DataFrame을 결합하는 작업이 포함됩니다. 다음을 포함한 여러 유형의 조인이 있습니다.

• INNER JOIN: 두 DataFrame에서 키가 일치하는 행만 반환합니다.

  • df1 .merge(df2, on='키', How='inner')

• LEFT JOIN: 왼쪽 DataFrame의 모든 행과 오른쪽 DataFrame의 일치하는 행을 포함합니다. 오른쪽의 누락된 값은 NaN으로 채워집니다.

  • df1.merge(df2, on='key', How='left')

• RIGHT JOIN: 오른쪽 DataFrame의 모든 행과 왼쪽의 일치하는 행을 포함합니다. 데이터프레임. 왼쪽의 누락된 값은 NaN으로 채워집니다.

  • df1.merge(df2, on='key', How='right')

• FULL OUTER JOIN: 두 DataFrame의 모든 행을 포함하여 누락된 값을 채웁니다. NaN을 사용합니다.

  • df1.merge(df2, on='key', How='outer')

다른 키 열 이름

키 열의 이름이 다른 경우 left_on 및 right_on을 사용하세요. 인수:

• df1.merge(df2, left_on='key1', right_on='key2', How='inner')

출력에서 중복 키 열 방지

다른 키 열을 병합할 때 인덱스를 예비로 설정하세요. 단계:

• df1.set_index('key1').merge(df2, left_index=True, right_on='key2')

여러 열 병합

목록을 on(또는 left_on 및 right_on):

• df1.merge(df2, on=['key1', 'key2'], How='inner')

여러 DataFrame으로 일반화

여러 DataFrame을 병합하려면 대략적인 조인을 위해 pd.merge_asof를 사용하거나 순서대로 조인하려면 pd.merge_ordered를 사용하세요.

위 내용은 다양한 유형의 Pandas DataFrames 조인을 어떻게 수행합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!