다양한 조인 유형을 사용하여 Pandas DataFrame을 어떻게 병합합니까?

Pandas 병합 101

병합 이해

병합은 공유 키를 기반으로 두 개 이상의 DataFrame을 결합하여 새 DataFrame을 생성합니다. . Pandas는 INNER, LEFT, RIGHT 및 FULL OUTER 조인을 포함한 다양한 유형의 병합을 제공합니다.

기본 조인 유형

a. INNER JOIN

• 두 DataFrame에서 공통 키를 공유하는 행을 결합합니다.

• 예:

  left = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': np.random.randn(4)})
  right = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value': np.random.randn(4)})
  left.merge(right, on='key')

ㄴ. LEFT OUTER JOIN

• 오른쪽 DataFrame의 누락된 키에 NaN 값을 추가하여 왼쪽 DataFrame의 모든 행을 유지합니다.

• 예:

  left.merge(right, on='key', how='left')

ㄷ. RIGHT OUTER JOIN

• 오른쪽 DataFrame의 모든 행을 유지하고 왼쪽 DataFrame의 누락된 키에 NaN 값을 추가합니다.

• 예:

  left.merge(right, on='key', how='right')

라. FULL OUTER JOIN

• 두 DataFrame의 모든 행을 결합하여 누락된 키에 대해 NaN 값을 추가합니다.

• 예:

  left.merge(right, on='key', how='outer')

데이터 제외 Left/Right 제외 조인

특정 행을 제외해야 하는 경우 먼저 LEFT/RIGHT OUTER JOIN을 수행한 후 필터링하여 행을 제외함으로써 Left-Exclusive 또는 Right-Exclusion JOIN을 수행할 수 있습니다. 다른 DataFrame.

e. 왼쪽 제외 JOIN

• 왼쪽 DataFrame에 있는 오른쪽 DataFrame의 행을 제외합니다.

• 예:

  (left.merge(right, on='key', how='left', indicator=True)
   .query('_merge == "left_only"')
   .drop('_merge', 1))

f. 오른쪽 제외 JOIN

• 오른쪽 DataFrame에 있는 왼쪽 DataFrame의 행을 제외합니다.

• 예:

  (left.merge(right, on='key', how='right', indicator=True)
   .query('_merge == "right_only"')
   .drop('_merge', 1))

지. ANTI JOIN

• 두 DataFrame에 없는 행을 결합합니다.

• 예:

  (left.merge(right, on='key', how='outer', indicator=True)
   .query('_merge != "both"')
   .drop('_merge', 1))

중복 키 처리 열

출력에서 중복 키 열을 방지하려면 병합하기 전에 적절한 인덱스를 키로 설정할 수 있습니다.

left3 = left2.set_index('keyLeft')
left3.merge(right2, left_index=True, right_on='keyRight')

여러 열 병합

여러 열에 조인하려면 on(또는 left_on 및 right_on에 대한 목록을 지정하세요. 적절).

left.merge(right, on=['key1', 'key2'] ...)

추가 병합 기능

• pd.merge_ordered: 순서가 지정된 JOIN의 경우.
• pd.merge_asof: 대략적인 경우

더 구체적인 예와 사례는 병합, 조인, 연결에 대한 문서를 참조하세요.

위 내용은 다양한 조인 유형을 사용하여 Pandas DataFrame을 어떻게 병합합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!