pandas 학습 (5)
import pandas as pd
import numpy as np
left=pd.DataFrame({
'key':['a','b','c'],
'A':['a1','b1','c1'],
'key2':['a3','b3','c3']})
right=pd.DataFrame({
'key':['a','b','c'],
'B':['a2','b2','c2'],
'key2':['a3','b3','c3']})
병합
pd.merge(left,right,on='key')#
key
A
key2_x
B
key2_y
0
a
a1
a3
a2
a3
1
b
b1
b3
b2
b3
2
c
c1
c3
c2
c3
#how=['left','right','inner','outer'] ， inner indicator
pd.merge(left,right,on=['key','key2'],how='inner',indicator=True)
key
A
key2
B
_merge
0
a
a1
a3
a2
both
1
b
b1
b3
b2
both
2
c
c1
c3
c2
both
merge index 통합
#
left=pd.DataFrame({
'key':['a','b','c'],
'A':['a1','b1','c1']},index=['k1','k2','k3'])
right=pd.DataFrame({
'key':['a','b','c'],
'A':['a2','b2','c2']},index=['k1','k2','k3'])
pd.merge(left,right,left_index=True,right_index=True,how='outer')
key_x
A_x
key_y
A_y
k1
a
a1
a
a2
k2
b
b1
b
b2
k3
c
c1
c
c2
pd.merge(left,right,on='key',suffixes=['test1','test2'])
key
Atest1
Atest2
0
a
a1
a2
1
b
b1
b2
2
c
c1
c2
이 내용에 흥미가 있습니까?
현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
Python의 None과 NULL의 차이점 상세 정보그래서 대상 = 속성 + 방법 (사실 방법도 하나의 속성, 데이터 속성과 구별되는 호출 가능한 속성 같은 속성과 방법을 가진 대상을 클래스, 즉 Classl로 분류할 수 있다.클래스는 하나의 청사진과 같아서 하나의 ...
텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
CC BY-SA 2.5, CC BY-SA 3.0 및 CC BY-SA 4.0에 따라 라이센스가 부여됩니다.
좋은 웹페이지 즐겨찾기
