Pandas (8)
🥴 Pandas (8)
📌 DataFrame 합치기
단순하게 DataFrame 합치기.
- concat
특정 고유 키 값을 기준으로 병합하기.
- merge
📌 concat
- 행을 기준으로 붙이기.
- 열을 기준으로 붙이기.
1. df_concat=df.concat([df1, df2], axis=0, sort=False) # 인덱스 정보를 제거하고 싶은 경우 df_concat.reset_index() df_concat.reset_index(drop=True) 2. df_concat=df.concat([df1, df2], axis=1) # 행의 개수가 맞지 않는 경우에는 그 자리에 NAN이 들어간다
- sort = False
행 기준으로 붙이는 경우에 무조건 붙여주기.- drop = True
인덱스의 정보를 없애고 싶은 경우에 무조건 붙여주기.
📌 merge
pd.merge(left, right, on='기준이 되는 칼럼명', how)
- how='right'
오른쪽 기준으로 병합한다.- how='left'
왼쪽 기준으로 병합한다.- how='inner'
교집합을 의미한다.- how='outer'
합집합을 의미한다.
if. column명은 다른데, 동일한 데이터인 경우
df.merge(left, right, left_on, right_on, how)
- left_on
left의 데이터는 어느 기준으로 통합하는지 알려준다.- right_on
right의 데이터는 어느 기준으로 통합하는지 알려준다.
😀 마무리...
- concat
단순하게 병합하는 경우에 사용한다.
sort = False : 행을 병합할 때, 이용하기
drop = True : 인덱스 칼럼을 제거할 때, 이용하기.
pd.concat([df1,df2])
- merge
고유의 키 값 기준으로 병합하는 경우에 이용한다.
pd.merge(left, right, on, how)
if. 칼럼명이 다른 경우
pd.merge(left, right, left_on, right_on, how)
how에는 "right", "left", "inner", "outer"가 있다. 필요한 것을 잘 골라서 이용하기~!
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이 문제에 관하여(Pandas (8)), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://velog.io/@tino-kim/Pandas-8저자 귀속: 원작자 정보가 원작자 URL에 포함되어 있으며 저작권은 원작자 소유입니다.
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