Pandas Dataframe 통합 실현

간단 한 소개
Pandas 는 Series 와 Dataframe 을 통합 하 는 강력 한 기능 을 많이 제공 하여 이러한 기능 을 통 해 데이터 분석 을 편리 하 게 할 수 있 습 니 다.본 고 는 어떻게 Pandas 를 사용 하여 Series 와 Dataframe 을 합병 하 는 지 상세 하 게 설명 할 것 이다.
concat 사용 하기
concat 는 DF 를 합병 하 는 가장 일반적인 방법 입 니 다.먼저 concat 의 정 의 를 보십시오.

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False, keys=None,
          levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True)
우리 가 자주 사용 하 는 몇 가지 인 자 를 보 세 요.
obbs 는 Series 나 Series 의 시퀀스 나 맵 입 니 다.
axis 에서 연결 축 을 지정 합 니 다.join:{'inner','outer'},연결 방식,다른 축의 index 를 어떻게 처리 하 는 지,outer 는 합병 을 표시 하고 inner 는 교 집합 을 표시 합 니 다.
ignore_index:원래 의 index 값 을 무시 하고 0,1,...n-1 로 대체 합 니 다.
copy:복사 할 지 여부 입 니 다.
keys:가장 바깥쪽 의 다 차원 구조의 index 를 지정 합 니 다.
우 리 는 먼저 몇 개의 DF 를 정의 한 후에 concat 를 사용 하여 이 몇 개의 DF 를 연결 하 는 지 봅 시다.

In [1]: df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
   ...:                     'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
   ...:                     'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
   ...:                     'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
   ...:                    index=[0, 1, 2, 3])
   ...: 

In [2]: df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
   ...:                     'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
   ...:                     'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
   ...:                     'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},
   ...:                    index=[4, 5, 6, 7])
   ...: 

In [3]: df3 = pd.DataFrame({'A': ['A8', 'A9', 'A10', 'A11'],
   ...:                     'B': ['B8', 'B9', 'B10', 'B11'],
   ...:                     'C': ['C8', 'C9', 'C10', 'C11'],
   ...:                     'D': ['D8', 'D9', 'D10', 'D11']},
   ...:                    index=[8, 9, 10, 11])
   ...: 

In [4]: frames = [df1, df2, df3]

In [5]: result = pd.concat(frames)
df1,df2,df3 는 같은 열 이름과 다른 index 를 정의 한 다음 에 그들 을 frames 에 넣 어 DF 의 list 를 구성 하고 이 를 매개 변수 로 concat 에 전달 하면 DF 의 합병 을 진행 할 수 있 습 니 다.

여러 등급 의 예 를 들다.

In [6]: result = pd.concat(frames, keys=['x', 'y', 'z'])

keys 를 사용 하면 frames 의 다른 frames 의 key 를 지정 할 수 있 습 니 다.
사용 할 때,우 리 는 외부 키 를 선택 하여 특정한 frame 로 돌아 갈 수 있 습 니 다:

In [7]: result.loc['y']
Out[7]: 
    A   B   C   D
4  A4  B4  C4  D4
5  A5  B5  C5  D5
6  A6  B6  C6  D6
7  A7  B7  C7  D7
위의 예 로 연 결 된 축 은 기본적으로 0 입 니 다.즉,줄 에 따라 연결 합 니 다.다음은 열 에 따라 연결 하 는 예 를 보 겠 습 니 다.열 에 따라 연결 하려 면 xis=1 을 지정 할 수 있 습 니 다.

In [8]: df4 = pd.DataFrame({'B': ['B2', 'B3', 'B6', 'B7'],
   ...:                     'D': ['D2', 'D3', 'D6', 'D7'],
   ...:                     'F': ['F2', 'F3', 'F6', 'F7']},
   ...:                    index=[2, 3, 6, 7])
   ...: 

In [9]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1, sort=False)

기본 값join='outer'합병 후 index 가 존재 하지 않 는 곳 은 NaN 으로 보 완 됩 니 다.
다음은 join='inner'의 상황 을 보 겠 습 니 다.

In [10]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1, join='inner')

join='inner'는 index 와 같은 것 만 선택 하여 보 여 줍 니 다.
합병 후,우 리 는 원래 frame 의 index 와 관련 된 데이터 만 저장 하려 면 reindex 를 사용 할 수 있 습 니 다.

In [11]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1).reindex(df1.index)
또는 이렇게:

In [12]: pd.concat([df1, df4.reindex(df1.index)], axis=1)
Out[12]: 
    A   B   C   D    B    D    F
0  A0  B0  C0  D0  NaN  NaN  NaN
1  A1  B1  C1  D1  NaN  NaN  NaN
2  A2  B2  C2  D2   B2   D2   F2
3  A3  B3  C3  D3   B3   D3   F3
결 과 를 보다.

DF 와 Series 를 합 칠 수 있 습 니 다.

In [18]: s1 = pd.Series(['X0', 'X1', 'X2', 'X3'], name='X')

In [19]: result = pd.concat([df1, s1], axis=1)

여러 Series 라면 concat 를 사용 하면 열 이름 을 지정 할 수 있 습 니 다.

In [23]: s3 = pd.Series([0, 1, 2, 3], name='foo')

In [24]: s4 = pd.Series([0, 1, 2, 3])

In [25]: s5 = pd.Series([0, 1, 4, 5])

In [27]: pd.concat([s3, s4, s5], axis=1, keys=['red', 'blue', 'yellow'])
Out[27]: 
   red  blue  yellow
0    0     0       0
1    1     1       1
2    2     2       4
3    3     3       5
append 사용 하기
append 는 concat 의 간략화 버 전 으로 볼 수 있 습 니 다.

In [13]: result = df1.append(df2)

append 의 두 DF 열 이 다 르 면 NaN 을 자동 으로 완성 합 니 다.

In [14]: result = df1.append(df4, sort=False)

ignore 를 설정 하면index=True,원래 의 index 를 무시 하고 분배 index 를 다시 쓸 수 있 습 니 다.

In [17]: result = df1.append(df4, ignore_index=True, sort=False)

DF append 에 Series:

In [35]: s2 = pd.Series(['X0', 'X1', 'X2', 'X3'], index=['A', 'B', 'C', 'D'])

In [36]: result = df1.append(s2, ignore_index=True)

merge 사용 하기
DF 와 가장 유사 한 것 은 데이터베이스 의 표 로 merge 를 사용 하여 데이터베이스 작업 과 유사 한 DF 통합 작업 을 할 수 있다.
merge 의 정 의 를 먼저 보 세 요:

pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
         left_index=False, right_index=False, sort=True,
         suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False,
         validate=None)
Left,right 는 합병 할 DF 나 Series 두 개 입 니 다.
on 은 join 의 열 이나 index 이름 을 대표 합 니 다.
left_on:왼쪽 연결
오른쪽 연결
4.567914.연결 후 왼쪽 index 나 column 을 선택 하 십시오.
4.567914.연결 후 오른쪽 index 나 column 을 선택 하 십시오.
how:연결 방식,axis=0,right_on,left_index,right_index기본 값'left'4.567914.정렬 여부.
4.567914.중 복 된 열 을 처리 합 니 다.
데이터 복사 여부
먼저 간단 한 merge 의 예 를 보 세 요.

In [39]: left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
   ....:                      'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
   ....:                      'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
   ....: 

In [40]: right = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
   ....:                       'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
   ....:                       'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
   ....: 

In [41]: result = pd.merge(left, right, on='key')

위의 두 DF 는 키 를 통 해 연결된다.
여러 key 연결 의 예 를 다시 봅 니 다:

In [42]: left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'],
   ....:                      'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1'],
   ....:                      'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
   ....:                      'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
   ....: 

In [43]: right = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K1', 'K2'],
   ....:                       'key2': ['K0', 'K0', 'K0', 'K0'],
   ....:                       'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
   ....:                       'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
   ....: 

In [44]: result = pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'])

How merge 방식 을 지정 할 수 있 습 니 다.데이터베이스 와 마찬가지 로 내부 연결,외부 연결 등 을 지정 할 수 있 습 니 다.
합병 방법
SQL 방법
left
LEFT OUTER JOIN
right
RIGHT OUTER JOIN
outer
FULL OUTER JOIN
inner
INNER JOIN

In [45]: result = pd.merge(left, right, how='left', on=['key1', 'key2'])

indicator=True 를 지정 하면 구체 적 인 줄 의 연결 방식 을 표시 할 수 있 습 니 다.

In [60]: df1 = pd.DataFrame({'col1': [0, 1], 'col_left': ['a', 'b']})

In [61]: df2 = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 2], 'col_right': [2, 2, 2]})

In [62]: pd.merge(df1, df2, on='col1', how='outer', indicator=True)
Out[62]: 
   col1 col_left  col_right      _merge
0     0        a        NaN   left_only
1     1        b        2.0        both
2     2      NaN        2.0  right_only
3     2      NaN        2.0  right_only
indicator 에 문자열 을 입력 하면 indicator 라 는 열의 이름 을 바 꿉 니 다.

In [63]: pd.merge(df1, df2, on='col1', how='outer', indicator='indicator_column')
Out[63]: 
   col1 col_left  col_right indicator_column
0     0        a        NaN        left_only
1     1        b        2.0             both
2     2      NaN        2.0       right_only
3     2      NaN        2.0       right_only
여러 index 를 병합 합 니 다:

In [112]: leftindex = pd.MultiIndex.from_tuples([('K0', 'X0'), ('K0', 'X1'),
   .....:                                        ('K1', 'X2')],
   .....:                                       names=['key', 'X'])
   .....: 

In [113]: left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
   .....:                      'B': ['B0', 'B1', 'B2']},
   .....:                     index=leftindex)
   .....: 

In [114]: rightindex = pd.MultiIndex.from_tuples([('K0', 'Y0'), ('K1', 'Y1'),
   .....:                                         ('K2', 'Y2'), ('K2', 'Y3')],
   .....:                                        names=['key', 'Y'])
   .....: 

In [115]: right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
   .....:                       'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
   .....:                      index=rightindex)
   .....: 

In [116]: result = pd.merge(left.reset_index(), right.reset_index(),
   .....:                   on=['key'], how='inner').set_index(['key', 'X', 'Y'])

여러 열의 병합 지원:

In [117]: left_index = pd.Index(['K0', 'K0', 'K1', 'K2'], name='key1')

In [118]: left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
   .....:                      'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
   .....:                      'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1']},
   .....:                     index=left_index)
   .....: 

In [119]: right_index = pd.Index(['K0', 'K1', 'K2', 'K2'], name='key1')

In [120]: right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
   .....:                       'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3'],
   .....:                       'key2': ['K0', 'K0', 'K0', 'K1']},
   .....:                      index=right_index)
   .....: 

In [121]: result = left.merge(right, on=['key1', 'key2'])

join 사용 하기
join 은 서로 다른 index 의 DF 두 개 를 하나 로 합 쳤 다.merge 의 약자 로 볼 수 있 습 니 다.

In [84]: left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
   ....:                      'B': ['B0', 'B1', 'B2']},
   ....:                     index=['K0', 'K1', 'K2'])
   ....: 

In [85]: right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C2', 'C3'],
   ....:                       'D': ['D0', 'D2', 'D3']},
   ....:                      index=['K0', 'K2', 'K3'])
   ....: 

In [86]: result = left.join(right)

연결 방식 을 지정 하 는 방법 을 지정 할 수 있 습 니 다:

In [87]: result = left.join(right, how='outer')

기본 join 은 index 로 연결 합 니 다.
열 에 따라 연결 할 수 있 습 니 다:

In [91]: left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
   ....:                      'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
   ....:                      'key': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1']})
   ....: 

In [92]: right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1'],
   ....:                       'D': ['D0', 'D1']},
   ....:                      index=['K0', 'K1'])
   ....: 

In [93]: result = left.join(right, on='key')

단일 index 와 여러 index 로 join:

In [100]: left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
   .....:                      'B': ['B0', 'B1', 'B2']},
   .....:                      index=pd.Index(['K0', 'K1', 'K2'], name='key'))
   .....: 

In [101]: index = pd.MultiIndex.from_tuples([('K0', 'Y0'), ('K1', 'Y1'),
   .....:                                   ('K2', 'Y2'), ('K2', 'Y3')],
   .....:                                    names=['key', 'Y'])
   .....: 

In [102]: right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
   .....:                       'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
   .....:                       index=index)
   .....: 

In [103]: result = left.join(right, how='inner')

열 이름 이 중 복 된 경우:

In [122]: left = pd.DataFrame({'k': ['K0', 'K1', 'K2'], 'v': [1, 2, 3]})

In [123]: right = pd.DataFrame({'k': ['K0', 'K0', 'K3'], 'v': [4, 5, 6]})

In [124]: result = pd.merge(left, right, on='k')

중복 열 이름 의 이름 규칙 을 사용자 정의 할 수 있 습 니 다:

In [125]: result = pd.merge(left, right, on='k', suffixes=('_l', '_r'))

덮어 쓰기 데이터
때때로 우 리 는 DF2 의 데 이 터 를 사용 하여 DF1 의 데 이 터 를 채 워 야 하 는데,이 럴 때 는 combine 를 사용 할 수 있다.first:

In [131]: df1 = pd.DataFrame([[np.nan, 3., 5.], [-4.6, np.nan, np.nan],
   .....:                    [np.nan, 7., np.nan]])
   .....: 

In [132]: df2 = pd.DataFrame([[-42.6, np.nan, -8.2], [-5., 1.6, 4]],
   .....:                    index=[1, 2])
   .....: 

In [133]: result = df1.combine_first(df2)

Pandas 의 Dataframe 통합 에 관 한 이 글 은 여기까지 소개 되 었 습 니 다.Pandas Dataframe 통합 에 관 한 더 많은 내용 은 저희 의 이전 글 을 검색 하거나 아래 의 관련 글 을 계속 읽 어 주시 기 바 랍 니 다.앞으로 도 많은 응원 부 탁 드 리 겠 습 니 다!

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