인덱스를 기반으로 DataFrame을 병합하는 방법은 무엇입니까?

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>

• 조인: 왼쪽 조인을 수행합니다. 기본적으로.

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

• concat: 기본적으로 외부 조인을 수행합니다.

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

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>

기본 내부 조인:

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

출력:

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

기본 왼쪽 조인:

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

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

기본 외부 조인:

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

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

위 내용은 인덱스를 기반으로 DataFrame을 병합하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!