다양한 Panda 'merge()' 조인 유형이 DataFrame을 결합하는 방법은 무엇입니까?
Pandas Merging 101: 기본
소개
Pandas의 Merge DataFrames는 데이터를 결합하고 조작하기 위한 강력한 도구입니다. 다른 소스에서. 이 가이드는 기본 조인 유형과 해당 응용 프로그램에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다.
조인 유형
1. INNER JOIN(기본값)
- 두 DataFrame의 공통 키와 행을 일치시킵니다.
- 두 DataFrame의 값이 일치하는 행만 반환합니다. 프레임.
-
예:
left.merge(right, on='key')
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2. LEFT OUTER JOIN
- 왼쪽 DataFrame의 행을 오른쪽 DataFrame의 해당 행과 일치시킵니다.
- 일치하는 행이 없으면 NaN이 출력에 삽입됩니다. 오른쪽의 열이 누락되었습니다. DataFrame.
-
예:
left.merge(right, on='key', how='left')
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3. RIGHT OUTER JOIN
- 오른쪽 DataFrame의 행을 왼쪽 DataFrame의 해당 행과 일치시킵니다.
- 일치하는 행이 없으면 NaN이 출력에 삽입됩니다. 왼쪽에 누락된 열 DataFrame.
-
예:
left.merge(right, on='key', how='right')
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4. FULL OUTER JOIN
- 공통 키가 있는지 여부에 관계없이 두 DataFrame의 모든 행을 일치시킵니다.
- 두 DataFrame의 누락된 행에 대해 NaN이 삽입됩니다. 프레임.
-
예:
left.merge(right, on='key', how='outer')
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기타 조인 변형
1. LEFT-제외 JOIN
- 오른쪽 DataFrame의 어떤 행과도 일치하지 않는 왼쪽 DataFrame의 행을 반환합니다.
2. RIGHT-Exclusive JOIN
- 왼쪽 DataFrame의 어떤 행과도 일치하지 않는 오른쪽 DataFrame의 행을 반환합니다.
3. ANTI JOIN(양쪽 모두 제외)
- 다른 쪽의 어떤 행과도 일치하지 않는 두 DataFrame의 행을 반환합니다.
다양한 처리 키 열 이름
- left_on 사용 및 right_on 인수를 사용하여 다른 이름의 열을 병합합니다.
출력에서 중복 키 열 방지
- 색인을 병합하기 위한 예비 단계로 설정 인덱스에서 중복 키를 제거합니다.
하나의 DataFrame에서 단일 열 병합
- DataFrame 중 하나에서 특정 열을 선택하려면 병합하기 전에 열을 하위 집합으로 설정하세요.
- 열이 하나만 있는 경우 더 효율적인 접근 방식을 위해 맵을 사용하세요. merged.
여러 열 병합
- 여러 열에 조인하려면 on(또는 left_on 및 right_on)에 대한 목록을 지정하세요.
위 내용은 다양한 Panda 'merge()' 조인 유형이 DataFrame을 결합하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

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