pandas5: DataFrame의 링크concat,merge와 삭제drop 병합
1. 링크, concat
1.1 라인 링크
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('./data/concat_1.csv')
print(df1)
df2 = pd.read_csv('./data/concat_2.csv')
print(df2)
df3 = pd.read_csv('./data/concat_3.csv')
print(df3)
A B C D
0 a0 b0 c0 d0
1 a1 b1 c1 d1
2 a2 b2 c2 d2
3 a3 b3 c3 d3
A B C D
0 a4 b4 c4 d4
1 a5 b5 c5 d5
2 a6 b6 c6 d6
3 a7 b7 c7 d7
A B C D
0 a8 b8 c8 d8
1 a9 b9 c9 d9
2 a10 b10 c10 d10
3 a11 b11 c11 d11
row_concat = pd.concat([df1, df2, df3])
print(row_concat)
A B C D
0 a0 b0 c0 d0
1 a1 b1 c1 d1
2 a2 b2 c2 d2
3 a3 b3 c3 d3
0 a4 b4 c4 d4
1 a5 b5 c5 d5
2 a6 b6 c6 d6
3 a7 b7 c7 d7
0 a8 b8 c8 d8
1 a9 b9 c9 d9
2 a10 b10 c10 d10
3 a11 b11 c11 d11
print(row_concat.iloc[4,])
print(row_concat.iloc[4:6,])
A a4
B b4
C c4
D d4
Name: 0, dtype: object
A B C D
0 a4 b4 c4 d4
1 a5 b5 c5 d5
new_row_series = pd.Series(['n1','n2','n3','n4'])
print(new_row_series)
0 n1
1 n2
2 n3
3 n4
dtype: object
print(pd.concat([df1, new_row_series]))
A B C D 0
0 a0 b0 c0 d0 NaN
1 a1 b1 c1 d1 NaN
2 a2 b2 c2 d2 NaN
3 a3 b3 c3 d3 NaN
0 NaN NaN NaN NaN n1
1 NaN NaN NaN NaN n2
2 NaN NaN NaN NaN n3
3 NaN NaN NaN NaN n4
new_row_df = pd.DataFrame([['n1','n2','n3','n4']],
columns=['A','B','C','D'])
print(new_row_df)
A B C D
0 n1 n2 n3 n4
print(pd.concat([df1,new_row_df]))
print(pd.concat([df1,new_row_df],ignore_index=True))
A B C D
0 a0 b0 c0 d0
1 a1 b1 c1 d1
2 a2 b2 c2 d2
3 a3 b3 c3 d3
0 n1 n2 n3 n4
A B C D
0 a0 b0 c0 d0
1 a1 b1 c1 d1
2 a2 b2 c2 d2
3 a3 b3 c3 d3
4 n1 n2 n3 n4
1.2열 결합
df1 = pd.read_csv('./data/concat_1.csv')
print(df1)
df2 = pd.read_csv('./data/concat_2.csv')
print(df2)
df3 = pd.read_csv('./data/concat_3.csv')
print(df3)
A B C D
0 a0 b0 c0 d0
1 a1 b1 c1 d1
2 a2 b2 c2 d2
3 a3 b3 c3 d3
A B C D
0 a4 b4 c4 d4
1 a5 b5 c5 d5
2 a6 b6 c6 d6
3 a7 b7 c7 d7
A B C D
0 a8 b8 c8 d8
1 a9 b9 c9 d9
2 a10 b10 c10 d10
3 a11 b11 c11 d11
col_concat = pd.concat([df1, df2, df3],axis=1)
print(col_concat)
A B C D A B C D A B C D
0 a0 b0 c0 d0 a4 b4 c4 d4 a8 b8 c8 d8
1 a1 b1 c1 d1 a5 b5 c5 d5 a9 b9 c9 d9
2 a2 b2 c2 d2 a6 b6 c6 d6 a10 b10 c10 d10
3 a3 b3 c3 d3 a7 b7 c7 d7 a11 b11 c11 d11
print(col_concat['B'])
B B B
0 b0 b4 b8
1 b1 b5 b9
2 b2 b6 b10
3 b3 b7 b11
# ADD NEW COL
col_concat['new_col_list'] = ['n1','n2','n3','n4']
print(col_concat)
A B C D A B C D A B C D new_col_list
0 a0 b0 c0 d0 a4 b4 c4 d4 a8 b8 c8 d8 n1
1 a1 b1 c1 d1 a5 b5 c5 d5 a9 b9 c9 d9 n2
2 a2 b2 c2 d2 a6 b6 c6 d6 a10 b10 c10 d10 n3
3 a3 b3 c3 d3 a7 b7 c7 d7 a11 b11 c11 d11 n4
# Series
col_concat['new_col_series'] = pd.Series(['n1','n2','n3','n4'])
print(col_concat)
A B C D A B C D A B C D new_col_list \
0 a0 b0 c0 d0 a4 b4 c4 d4 a8 b8 c8 d8 n1
1 a1 b1 c1 d1 a5 b5 c5 d5 a9 b9 c9 d9 n2
2 a2 b2 c2 d2 a6 b6 c6 d6 a10 b10 c10 d10 n3
3 a3 b3 c3 d3 a7 b7 c7 d7 a11 b11 c11 d11 n4
new_col_series
0 n1
1 n2
2 n3
3 n4
col_concat = pd.concat([df1,df2,df3],axis=1,ignore_index=True)
print(col_concat)
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0 a0 b0 c0 d0 a4 b4 c4 d4 a8 b8 c8 d8
1 a1 b1 c1 d1 a5 b5 c5 d5 a9 b9 c9 d9
2 a2 b2 c2 d2 a6 b6 c6 d6 a10 b10 c10 d10
3 a3 b3 c3 d3 a7 b7 c7 d7 a11 b11 c11 d11
print(col_concat[2])
0 c0
1 c1
2 c2
3 c3
Name: 2, dtype: object
print(col_concat[2][1])
c1
print(col_concat[1:3])
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
1 a1 b1 c1 d1 a5 b5 c5 d5 a9 b9 c9 d9
2 a2 b2 c2 d2 a6 b6 c6 d6 a10 b10 c10 d10
# data_frame
df1 = pd.read_csv('./data/concat_1.csv')
df2 = pd.read_csv('./data/concat_2.csv')
df3 = pd.read_csv('./data/concat_3.csv')
df1.columns = ['A','B','C','D']
df2.columns = ['E','F','G','H']
df3.columns = ['A','C','F','H']
print(df1)
print(df2)
print(df3)
A B C D
0 a0 b0 c0 d0
1 a1 b1 c1 d1
2 a2 b2 c2 d2
3 a3 b3 c3 d3
E F G H
0 a4 b4 c4 d4
1 a5 b5 c5 d5
2 a6 b6 c6 d6
3 a7 b7 c7 d7
A C F H
0 a8 b8 c8 d8
1 a9 b9 c9 d9
2 a10 b10 c10 d10
3 a11 b11 c11 d11
col_concat = pd.concat([df1,df2,df3])
print(col_concat)
A B C D E F G H
0 a0 b0 c0 d0 NaN NaN NaN NaN
1 a1 b1 c1 d1 NaN NaN NaN NaN
2 a2 b2 c2 d2 NaN NaN NaN NaN
3 a3 b3 c3 d3 NaN NaN NaN NaN
0 NaN NaN NaN NaN a4 b4 c4 d4
1 NaN NaN NaN NaN a5 b5 c5 d5
2 NaN NaN NaN NaN a6 b6 c6 d6
3 NaN NaN NaN NaN a7 b7 c7 d7
0 a8 NaN b8 NaN NaN c8 NaN d8
1 a9 NaN b9 NaN NaN c9 NaN d9
2 a10 NaN b10 NaN NaN c10 NaN d10
3 a11 NaN b11 NaN NaN c11 NaN d11
/home/leon/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:1: FutureWarning: Sorting because non-concatenation axis is not aligned. A future version
of pandas will change to not sort by default.
To accept the future behavior, pass 'sort=False'.
To retain the current behavior and silence the warning, pass 'sort=True'.
"""Entry point for launching an IPython kernel.
2 병합, merge
관계형 데이터베이스에 있는 두 테이블 사이의 링크# table1.field1 table.field2
# select table1.field1,table2.field2
# where table1.field1 = table2.field
# 1. one vs one
# 2. more vs one
# 3. more vs more
import pandas as pd
person = pd.read_csv('./data/survey_person.csv')
site = pd.read_csv('./data/survey_site.csv')
survey = pd.read_csv('./data/survey_survey.csv')
visited = pd.read_csv('./data/survey_visited.csv')
print(person)
print(site)
print(survey)
print(visited)
ident personal family
0 dyer William Dyer
1 pb Frank Pabodie
2 lake Anderson Lake
3 roe Valentina Roerich
4 danforth Frank Danforth
name lat long
0 DR-1 -49.85 -128.57
1 DR-3 -47.15 -126.72
2 MSK-4 -48.87 -123.40
taken person quant reading
0 619 dyer rad 9.82
1 619 dyer sal 0.13
2 622 dyer rad 7.80
3 622 dyer sal 0.09
4 734 pb rad 8.41
5 734 lake sal 0.05
6 734 pb temp -21.50
7 735 pb rad 7.22
8 735 NaN sal 0.06
9 735 NaN temp -26.00
10 751 pb rad 4.35
11 751 pb temp -18.50
12 751 lake sal 0.10
13 752 lake rad 2.19
14 752 lake sal 0.09
15 752 lake temp -16.00
16 752 roe sal 41.60
17 837 lake rad 1.46
18 837 lake sal 0.21
19 837 roe sal 22.50
20 844 roe rad 11.25
ident site dated
0 619 DR-1 1927-02-08
1 622 DR-1 1927-02-10
2 734 DR-3 1939-01-07
3 735 DR-3 1930-01-12
4 751 DR-3 1930-02-26
5 752 DR-3 NaN
6 837 MSK-4 1932-01-14
7 844 DR-1 1932-03-22
visited_subset = visited.loc[[0,2],]
print(visited_subset)
ident site dated
0 619 DR-1 1927-02-08
2 734 DR-3 1939-01-07
# one to one
print(site)
print(visited_subset)
name lat long
0 DR-1 -49.85 -128.57
1 DR-3 -47.15 -126.72
2 MSK-4 -48.87 -123.40
ident site dated
0 619 DR-1 1927-02-08
2 734 DR-3 1939-01-07
merge1 = site.merge(visited_subset,left_on = 'name',right_on='site')
print(merge1)
name lat long ident site dated
0 DR-1 -49.85 -128.57 619 DR-1 1927-02-08
1 DR-3 -47.15 -126.72 734 DR-3 1939-01-07
merge 일대일
print(site)
print(visited)
name lat long
0 DR-1 -49.85 -128.57
1 DR-3 -47.15 -126.72
2 MSK-4 -48.87 -123.40
ident site dated
0 619 DR-1 1927-02-08
1 622 DR-1 1927-02-10
2 734 DR-3 1939-01-07
3 735 DR-3 1930-01-12
4 751 DR-3 1930-02-26
5 752 DR-3 NaN
6 837 MSK-4 1932-01-14
7 844 DR-1 1932-03-22
merge2 = site.merge(visited,left_on = 'name',right_on='site')
print(merge2)
name lat long ident site dated
0 DR-1 -49.85 -128.57 619 DR-1 1927-02-08
1 DR-1 -49.85 -128.57 622 DR-1 1927-02-10
2 DR-1 -49.85 -128.57 844 DR-1 1932-03-22
3 DR-3 -47.15 -126.72 734 DR-3 1939-01-07
4 DR-3 -47.15 -126.72 735 DR-3 1930-01-12
5 DR-3 -47.15 -126.72 751 DR-3 1930-02-26
6 DR-3 -47.15 -126.72 752 DR-3 NaN
7 MSK-4 -48.87 -123.40 837 MSK-4 1932-01-14
merge 멀티 쌍
print(person)
print(survey)
ident personal family
0 dyer William Dyer
1 pb Frank Pabodie
2 lake Anderson Lake
3 roe Valentina Roerich
4 danforth Frank Danforth
taken person quant reading
0 619 dyer rad 9.82
1 619 dyer sal 0.13
2 622 dyer rad 7.80
3 622 dyer sal 0.09
4 734 pb rad 8.41
5 734 lake sal 0.05
6 734 pb temp -21.50
7 735 pb rad 7.22
8 735 NaN sal 0.06
9 735 NaN temp -26.00
10 751 pb rad 4.35
11 751 pb temp -18.50
12 751 lake sal 0.10
13 752 lake rad 2.19
14 752 lake sal 0.09
15 752 lake temp -16.00
16 752 roe sal 41.60
17 837 lake rad 1.46
18 837 lake sal 0.21
19 837 roe sal 22.50
20 844 roe rad 11.25
merge3 = person.merge(survey,left_on = 'ident',right_on='person')
print(merge3)
ident personal family taken person quant reading
0 dyer William Dyer 619 dyer rad 9.82
1 dyer William Dyer 619 dyer sal 0.13
2 dyer William Dyer 622 dyer rad 7.80
3 dyer William Dyer 622 dyer sal 0.09
4 pb Frank Pabodie 734 pb rad 8.41
5 pb Frank Pabodie 734 pb temp -21.50
6 pb Frank Pabodie 735 pb rad 7.22
7 pb Frank Pabodie 751 pb rad 4.35
8 pb Frank Pabodie 751 pb temp -18.50
9 lake Anderson Lake 734 lake sal 0.05
10 lake Anderson Lake 751 lake sal 0.10
11 lake Anderson Lake 752 lake rad 2.19
12 lake Anderson Lake 752 lake sal 0.09
13 lake Anderson Lake 752 lake temp -16.00
14 lake Anderson Lake 837 lake rad 1.46
15 lake Anderson Lake 837 lake sal 0.21
16 roe Valentina Roerich 752 roe sal 41.60
17 roe Valentina Roerich 837 roe sal 22.50
18 roe Valentina Roerich 844 roe rad 11.25
3. drop 삭제 import pandas as pd
df = pd.read_csv('./data/survey_visited.csv')
print(df)
ident site dated
0 619 DR-1 1927-02-08
1 622 DR-1 1927-02-10
2 734 DR-3 1939-01-07
3 735 DR-3 1930-01-12
4 751 DR-3 1930-02-26
5 752 DR-3 NaN
6 837 MSK-4 1932-01-14
7 844 DR-1 1932-03-22
2.1 행 삭제
한 행 삭제
df2=df.drop(labels=0) # axis 0， ， 0
print(df2)
ident site dated
1 622 DR-1 1927-02-10
2 734 DR-3 1939-01-07
3 735 DR-3 1930-01-12
4 751 DR-3 1930-02-26
5 752 DR-3 NaN
6 837 MSK-4 1932-01-14
7 844 DR-1 1932-03-22
여러 줄 삭제
df3=df.drop(labels=[1,3],axis=0) # axis=0 ， 1 3
print(df)
print(df3)
ident site dated
0 619 DR-1 1927-02-08
1 622 DR-1 1927-02-10
2 734 DR-3 1939-01-07
3 735 DR-3 1930-01-12
4 751 DR-3 1930-02-26
5 752 DR-3 NaN
6 837 MSK-4 1932-01-14
7 844 DR-1 1932-03-22
ident site dated
0 619 DR-1 1927-02-08
2 734 DR-3 1939-01-07
4 751 DR-3 1930-02-26
5 752 DR-3 NaN
6 837 MSK-4 1932-01-14
7 844 DR-1 1932-03-22
연속된 여러 줄을 삭제하려면range () 를 사용하십시오. 연속된 여러 열을 삭제하려면 이 방법을 사용할 수 없습니다
df4=df.drop(labels=range(1,3),axis=0) # axis=0 ， 1 3
print(df4)
ident site dated
0 619 DR-1 1927-02-08
3 735 DR-3 1930-01-12
4 751 DR-3 1930-02-26
5 752 DR-3 NaN
6 837 MSK-4 1932-01-14
7 844 DR-1 1932-03-22
2.2 열 삭제
단일 열 삭제
df5=df.drop(labels='site',axis=1) # axis=1 ， gender
print(df)
print(df5)
ident site dated
0 619 DR-1 1927-02-08
1 622 DR-1 1927-02-10
2 734 DR-3 1939-01-07
3 735 DR-3 1930-01-12
4 751 DR-3 1930-02-26
5 752 DR-3 NaN
6 837 MSK-4 1932-01-14
7 844 DR-1 1932-03-22
ident dated
0 619 1927-02-08
1 622 1927-02-10
2 734 1939-01-07
3 735 1930-01-12
4 751 1930-02-26
5 752 NaN
6 837 1932-01-14
7 844 1932-03-22
지정된 열 삭제
df6=df.drop(labels=['ident',"site"],axis=1) # axis=1 ， gender、age
print(df)
print(df6)
ident site dated
0 619 DR-1 1927-02-08
1 622 DR-1 1927-02-10
2 734 DR-3 1939-01-07
3 735 DR-3 1930-01-12
4 751 DR-3 1930-02-26
5 752 DR-3 NaN
6 837 MSK-4 1932-01-14
7 844 DR-1 1932-03-22
dated
0 1927-02-08
1 1927-02-10
2 1939-01-07
3 1930-01-12
4 1930-02-26
5 NaN
6 1932-01-14
7 1932-03-22
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:
Rails Turbolinks를 페이지 단위로 비활성화하는 방법
원래 Turobolinks란?
Turbolinks는 링크를 생성하는 요소인 a 요소의 클릭을 후크로 하고,
이동한 페이지를 Ajax에서 가져옵니다.
그 후, 취득 페이지의 데이터가 천이 전의 페이지와 동일한 것이 있...
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import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('./data/concat_1.csv')
print(df1)
df2 = pd.read_csv('./data/concat_2.csv')
print(df2)
df3 = pd.read_csv('./data/concat_3.csv')
print(df3)
A B C D
0 a0 b0 c0 d0
1 a1 b1 c1 d1
2 a2 b2 c2 d2
3 a3 b3 c3 d3
A B C D
0 a4 b4 c4 d4
1 a5 b5 c5 d5
2 a6 b6 c6 d6
3 a7 b7 c7 d7
A B C D
0 a8 b8 c8 d8
1 a9 b9 c9 d9
2 a10 b10 c10 d10
3 a11 b11 c11 d11
row_concat = pd.concat([df1, df2, df3])
print(row_concat)
A B C D
0 a0 b0 c0 d0
1 a1 b1 c1 d1
2 a2 b2 c2 d2
3 a3 b3 c3 d3
0 a4 b4 c4 d4
1 a5 b5 c5 d5
2 a6 b6 c6 d6
3 a7 b7 c7 d7
0 a8 b8 c8 d8
1 a9 b9 c9 d9
2 a10 b10 c10 d10
3 a11 b11 c11 d11
print(row_concat.iloc[4,])
print(row_concat.iloc[4:6,])
A a4
B b4
C c4
D d4
Name: 0, dtype: object
A B C D
0 a4 b4 c4 d4
1 a5 b5 c5 d5
new_row_series = pd.Series(['n1','n2','n3','n4'])
print(new_row_series)
0 n1
1 n2
2 n3
3 n4
dtype: object
print(pd.concat([df1, new_row_series]))
A B C D 0
0 a0 b0 c0 d0 NaN
1 a1 b1 c1 d1 NaN
2 a2 b2 c2 d2 NaN
3 a3 b3 c3 d3 NaN
0 NaN NaN NaN NaN n1
1 NaN NaN NaN NaN n2
2 NaN NaN NaN NaN n3
3 NaN NaN NaN NaN n4
new_row_df = pd.DataFrame([['n1','n2','n3','n4']],
columns=['A','B','C','D'])
print(new_row_df)
A B C D
0 n1 n2 n3 n4
print(pd.concat([df1,new_row_df]))
print(pd.concat([df1,new_row_df],ignore_index=True))
A B C D
0 a0 b0 c0 d0
1 a1 b1 c1 d1
2 a2 b2 c2 d2
3 a3 b3 c3 d3
0 n1 n2 n3 n4
A B C D
0 a0 b0 c0 d0
1 a1 b1 c1 d1
2 a2 b2 c2 d2
3 a3 b3 c3 d3
4 n1 n2 n3 n4
df1 = pd.read_csv('./data/concat_1.csv')
print(df1)
df2 = pd.read_csv('./data/concat_2.csv')
print(df2)
df3 = pd.read_csv('./data/concat_3.csv')
print(df3)
A B C D
0 a0 b0 c0 d0
1 a1 b1 c1 d1
2 a2 b2 c2 d2
3 a3 b3 c3 d3
A B C D
0 a4 b4 c4 d4
1 a5 b5 c5 d5
2 a6 b6 c6 d6
3 a7 b7 c7 d7
A B C D
0 a8 b8 c8 d8
1 a9 b9 c9 d9
2 a10 b10 c10 d10
3 a11 b11 c11 d11
col_concat = pd.concat([df1, df2, df3],axis=1)
print(col_concat)
A B C D A B C D A B C D
0 a0 b0 c0 d0 a4 b4 c4 d4 a8 b8 c8 d8
1 a1 b1 c1 d1 a5 b5 c5 d5 a9 b9 c9 d9
2 a2 b2 c2 d2 a6 b6 c6 d6 a10 b10 c10 d10
3 a3 b3 c3 d3 a7 b7 c7 d7 a11 b11 c11 d11
print(col_concat['B'])
B B B
0 b0 b4 b8
1 b1 b5 b9
2 b2 b6 b10
3 b3 b7 b11
# ADD NEW COL
col_concat['new_col_list'] = ['n1','n2','n3','n4']
print(col_concat)
A B C D A B C D A B C D new_col_list
0 a0 b0 c0 d0 a4 b4 c4 d4 a8 b8 c8 d8 n1
1 a1 b1 c1 d1 a5 b5 c5 d5 a9 b9 c9 d9 n2
2 a2 b2 c2 d2 a6 b6 c6 d6 a10 b10 c10 d10 n3
3 a3 b3 c3 d3 a7 b7 c7 d7 a11 b11 c11 d11 n4
# Series
col_concat['new_col_series'] = pd.Series(['n1','n2','n3','n4'])
print(col_concat)
A B C D A B C D A B C D new_col_list \
0 a0 b0 c0 d0 a4 b4 c4 d4 a8 b8 c8 d8 n1
1 a1 b1 c1 d1 a5 b5 c5 d5 a9 b9 c9 d9 n2
2 a2 b2 c2 d2 a6 b6 c6 d6 a10 b10 c10 d10 n3
3 a3 b3 c3 d3 a7 b7 c7 d7 a11 b11 c11 d11 n4
new_col_series
0 n1
1 n2
2 n3
3 n4
col_concat = pd.concat([df1,df2,df3],axis=1,ignore_index=True)
print(col_concat)
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0 a0 b0 c0 d0 a4 b4 c4 d4 a8 b8 c8 d8
1 a1 b1 c1 d1 a5 b5 c5 d5 a9 b9 c9 d9
2 a2 b2 c2 d2 a6 b6 c6 d6 a10 b10 c10 d10
3 a3 b3 c3 d3 a7 b7 c7 d7 a11 b11 c11 d11
print(col_concat[2])
0 c0
1 c1
2 c2
3 c3
Name: 2, dtype: object
print(col_concat[2][1])
c1
print(col_concat[1:3])
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
1 a1 b1 c1 d1 a5 b5 c5 d5 a9 b9 c9 d9
2 a2 b2 c2 d2 a6 b6 c6 d6 a10 b10 c10 d10
# data_frame
df1 = pd.read_csv('./data/concat_1.csv')
df2 = pd.read_csv('./data/concat_2.csv')
df3 = pd.read_csv('./data/concat_3.csv')
df1.columns = ['A','B','C','D']
df2.columns = ['E','F','G','H']
df3.columns = ['A','C','F','H']
print(df1)
print(df2)
print(df3)
A B C D
0 a0 b0 c0 d0
1 a1 b1 c1 d1
2 a2 b2 c2 d2
3 a3 b3 c3 d3
E F G H
0 a4 b4 c4 d4
1 a5 b5 c5 d5
2 a6 b6 c6 d6
3 a7 b7 c7 d7
A C F H
0 a8 b8 c8 d8
1 a9 b9 c9 d9
2 a10 b10 c10 d10
3 a11 b11 c11 d11
col_concat = pd.concat([df1,df2,df3])
print(col_concat)
A B C D E F G H
0 a0 b0 c0 d0 NaN NaN NaN NaN
1 a1 b1 c1 d1 NaN NaN NaN NaN
2 a2 b2 c2 d2 NaN NaN NaN NaN
3 a3 b3 c3 d3 NaN NaN NaN NaN
0 NaN NaN NaN NaN a4 b4 c4 d4
1 NaN NaN NaN NaN a5 b5 c5 d5
2 NaN NaN NaN NaN a6 b6 c6 d6
3 NaN NaN NaN NaN a7 b7 c7 d7
0 a8 NaN b8 NaN NaN c8 NaN d8
1 a9 NaN b9 NaN NaN c9 NaN d9
2 a10 NaN b10 NaN NaN c10 NaN d10
3 a11 NaN b11 NaN NaN c11 NaN d11
/home/leon/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:1: FutureWarning: Sorting because non-concatenation axis is not aligned. A future version
of pandas will change to not sort by default.
To accept the future behavior, pass 'sort=False'.
To retain the current behavior and silence the warning, pass 'sort=True'.
"""Entry point for launching an IPython kernel.
관계형 데이터베이스에 있는 두 테이블 사이의 링크
# table1.field1 table.field2
# select table1.field1,table2.field2
# where table1.field1 = table2.field
# 1. one vs one
# 2. more vs one
# 3. more vs more
import pandas as pd
person = pd.read_csv('./data/survey_person.csv')
site = pd.read_csv('./data/survey_site.csv')
survey = pd.read_csv('./data/survey_survey.csv')
visited = pd.read_csv('./data/survey_visited.csv')
print(person)
print(site)
print(survey)
print(visited)
ident personal family
0 dyer William Dyer
1 pb Frank Pabodie
2 lake Anderson Lake
3 roe Valentina Roerich
4 danforth Frank Danforth
name lat long
0 DR-1 -49.85 -128.57
1 DR-3 -47.15 -126.72
2 MSK-4 -48.87 -123.40
taken person quant reading
0 619 dyer rad 9.82
1 619 dyer sal 0.13
2 622 dyer rad 7.80
3 622 dyer sal 0.09
4 734 pb rad 8.41
5 734 lake sal 0.05
6 734 pb temp -21.50
7 735 pb rad 7.22
8 735 NaN sal 0.06
9 735 NaN temp -26.00
10 751 pb rad 4.35
11 751 pb temp -18.50
12 751 lake sal 0.10
13 752 lake rad 2.19
14 752 lake sal 0.09
15 752 lake temp -16.00
16 752 roe sal 41.60
17 837 lake rad 1.46
18 837 lake sal 0.21
19 837 roe sal 22.50
20 844 roe rad 11.25
ident site dated
0 619 DR-1 1927-02-08
1 622 DR-1 1927-02-10
2 734 DR-3 1939-01-07
3 735 DR-3 1930-01-12
4 751 DR-3 1930-02-26
5 752 DR-3 NaN
6 837 MSK-4 1932-01-14
7 844 DR-1 1932-03-22
visited_subset = visited.loc[[0,2],]
print(visited_subset)
ident site dated
0 619 DR-1 1927-02-08
2 734 DR-3 1939-01-07
# one to one
print(site)
print(visited_subset)
name lat long
0 DR-1 -49.85 -128.57
1 DR-3 -47.15 -126.72
2 MSK-4 -48.87 -123.40
ident site dated
0 619 DR-1 1927-02-08
2 734 DR-3 1939-01-07
merge1 = site.merge(visited_subset,left_on = 'name',right_on='site')
print(merge1)
name lat long ident site dated
0 DR-1 -49.85 -128.57 619 DR-1 1927-02-08
1 DR-3 -47.15 -126.72 734 DR-3 1939-01-07
merge 일대일
print(site)
print(visited)
name lat long
0 DR-1 -49.85 -128.57
1 DR-3 -47.15 -126.72
2 MSK-4 -48.87 -123.40
ident site dated
0 619 DR-1 1927-02-08
1 622 DR-1 1927-02-10
2 734 DR-3 1939-01-07
3 735 DR-3 1930-01-12
4 751 DR-3 1930-02-26
5 752 DR-3 NaN
6 837 MSK-4 1932-01-14
7 844 DR-1 1932-03-22
merge2 = site.merge(visited,left_on = 'name',right_on='site')
print(merge2)
name lat long ident site dated
0 DR-1 -49.85 -128.57 619 DR-1 1927-02-08
1 DR-1 -49.85 -128.57 622 DR-1 1927-02-10
2 DR-1 -49.85 -128.57 844 DR-1 1932-03-22
3 DR-3 -47.15 -126.72 734 DR-3 1939-01-07
4 DR-3 -47.15 -126.72 735 DR-3 1930-01-12
5 DR-3 -47.15 -126.72 751 DR-3 1930-02-26
6 DR-3 -47.15 -126.72 752 DR-3 NaN
7 MSK-4 -48.87 -123.40 837 MSK-4 1932-01-14
merge 멀티 쌍
print(person)
print(survey)
ident personal family
0 dyer William Dyer
1 pb Frank Pabodie
2 lake Anderson Lake
3 roe Valentina Roerich
4 danforth Frank Danforth
taken person quant reading
0 619 dyer rad 9.82
1 619 dyer sal 0.13
2 622 dyer rad 7.80
3 622 dyer sal 0.09
4 734 pb rad 8.41
5 734 lake sal 0.05
6 734 pb temp -21.50
7 735 pb rad 7.22
8 735 NaN sal 0.06
9 735 NaN temp -26.00
10 751 pb rad 4.35
11 751 pb temp -18.50
12 751 lake sal 0.10
13 752 lake rad 2.19
14 752 lake sal 0.09
15 752 lake temp -16.00
16 752 roe sal 41.60
17 837 lake rad 1.46
18 837 lake sal 0.21
19 837 roe sal 22.50
20 844 roe rad 11.25
merge3 = person.merge(survey,left_on = 'ident',right_on='person')
print(merge3)
ident personal family taken person quant reading
0 dyer William Dyer 619 dyer rad 9.82
1 dyer William Dyer 619 dyer sal 0.13
2 dyer William Dyer 622 dyer rad 7.80
3 dyer William Dyer 622 dyer sal 0.09
4 pb Frank Pabodie 734 pb rad 8.41
5 pb Frank Pabodie 734 pb temp -21.50
6 pb Frank Pabodie 735 pb rad 7.22
7 pb Frank Pabodie 751 pb rad 4.35
8 pb Frank Pabodie 751 pb temp -18.50
9 lake Anderson Lake 734 lake sal 0.05
10 lake Anderson Lake 751 lake sal 0.10
11 lake Anderson Lake 752 lake rad 2.19
12 lake Anderson Lake 752 lake sal 0.09
13 lake Anderson Lake 752 lake temp -16.00
14 lake Anderson Lake 837 lake rad 1.46
15 lake Anderson Lake 837 lake sal 0.21
16 roe Valentina Roerich 752 roe sal 41.60
17 roe Valentina Roerich 837 roe sal 22.50
18 roe Valentina Roerich 844 roe rad 11.25
3. drop 삭제 import pandas as pd
df = pd.read_csv('./data/survey_visited.csv')
print(df)
ident site dated
0 619 DR-1 1927-02-08
1 622 DR-1 1927-02-10
2 734 DR-3 1939-01-07
3 735 DR-3 1930-01-12
4 751 DR-3 1930-02-26
5 752 DR-3 NaN
6 837 MSK-4 1932-01-14
7 844 DR-1 1932-03-22
2.1 행 삭제
한 행 삭제
df2=df.drop(labels=0) # axis 0， ， 0
print(df2)
ident site dated
1 622 DR-1 1927-02-10
2 734 DR-3 1939-01-07
3 735 DR-3 1930-01-12
4 751 DR-3 1930-02-26
5 752 DR-3 NaN
6 837 MSK-4 1932-01-14
7 844 DR-1 1932-03-22
여러 줄 삭제
df3=df.drop(labels=[1,3],axis=0) # axis=0 ， 1 3
print(df)
print(df3)
ident site dated
0 619 DR-1 1927-02-08
1 622 DR-1 1927-02-10
2 734 DR-3 1939-01-07
3 735 DR-3 1930-01-12
4 751 DR-3 1930-02-26
5 752 DR-3 NaN
6 837 MSK-4 1932-01-14
7 844 DR-1 1932-03-22
ident site dated
0 619 DR-1 1927-02-08
2 734 DR-3 1939-01-07
4 751 DR-3 1930-02-26
5 752 DR-3 NaN
6 837 MSK-4 1932-01-14
7 844 DR-1 1932-03-22
연속된 여러 줄을 삭제하려면range () 를 사용하십시오. 연속된 여러 열을 삭제하려면 이 방법을 사용할 수 없습니다
df4=df.drop(labels=range(1,3),axis=0) # axis=0 ， 1 3
print(df4)
ident site dated
0 619 DR-1 1927-02-08
3 735 DR-3 1930-01-12
4 751 DR-3 1930-02-26
5 752 DR-3 NaN
6 837 MSK-4 1932-01-14
7 844 DR-1 1932-03-22
2.2 열 삭제
단일 열 삭제
df5=df.drop(labels='site',axis=1) # axis=1 ， gender
print(df)
print(df5)
ident site dated
0 619 DR-1 1927-02-08
1 622 DR-1 1927-02-10
2 734 DR-3 1939-01-07
3 735 DR-3 1930-01-12
4 751 DR-3 1930-02-26
5 752 DR-3 NaN
6 837 MSK-4 1932-01-14
7 844 DR-1 1932-03-22
ident dated
0 619 1927-02-08
1 622 1927-02-10
2 734 1939-01-07
3 735 1930-01-12
4 751 1930-02-26
5 752 NaN
6 837 1932-01-14
7 844 1932-03-22
지정된 열 삭제
df6=df.drop(labels=['ident',"site"],axis=1) # axis=1 ， gender、age
print(df)
print(df6)
ident site dated
0 619 DR-1 1927-02-08
1 622 DR-1 1927-02-10
2 734 DR-3 1939-01-07
3 735 DR-3 1930-01-12
4 751 DR-3 1930-02-26
5 752 DR-3 NaN
6 837 MSK-4 1932-01-14
7 844 DR-1 1932-03-22
dated
0 1927-02-08
1 1927-02-10
2 1939-01-07
3 1930-01-12
4 1930-02-26
5 NaN
6 1932-01-14
7 1932-03-22
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import pandas as pd
df = pd.read_csv('./data/survey_visited.csv')
print(df)
ident site dated
0 619 DR-1 1927-02-08
1 622 DR-1 1927-02-10
2 734 DR-3 1939-01-07
3 735 DR-3 1930-01-12
4 751 DR-3 1930-02-26
5 752 DR-3 NaN
6 837 MSK-4 1932-01-14
7 844 DR-1 1932-03-22
df2=df.drop(labels=0) # axis 0， ， 0
print(df2)
ident site dated
1 622 DR-1 1927-02-10
2 734 DR-3 1939-01-07
3 735 DR-3 1930-01-12
4 751 DR-3 1930-02-26
5 752 DR-3 NaN
6 837 MSK-4 1932-01-14
7 844 DR-1 1932-03-22
df3=df.drop(labels=[1,3],axis=0) # axis=0 ， 1 3
print(df)
print(df3)
ident site dated
0 619 DR-1 1927-02-08
1 622 DR-1 1927-02-10
2 734 DR-3 1939-01-07
3 735 DR-3 1930-01-12
4 751 DR-3 1930-02-26
5 752 DR-3 NaN
6 837 MSK-4 1932-01-14
7 844 DR-1 1932-03-22
ident site dated
0 619 DR-1 1927-02-08
2 734 DR-3 1939-01-07
4 751 DR-3 1930-02-26
5 752 DR-3 NaN
6 837 MSK-4 1932-01-14
7 844 DR-1 1932-03-22
df4=df.drop(labels=range(1,3),axis=0) # axis=0 ， 1 3
print(df4)
ident site dated
0 619 DR-1 1927-02-08
3 735 DR-3 1930-01-12
4 751 DR-3 1930-02-26
5 752 DR-3 NaN
6 837 MSK-4 1932-01-14
7 844 DR-1 1932-03-22
df5=df.drop(labels='site',axis=1) # axis=1 ， gender
print(df)
print(df5)
ident site dated
0 619 DR-1 1927-02-08
1 622 DR-1 1927-02-10
2 734 DR-3 1939-01-07
3 735 DR-3 1930-01-12
4 751 DR-3 1930-02-26
5 752 DR-3 NaN
6 837 MSK-4 1932-01-14
7 844 DR-1 1932-03-22
ident dated
0 619 1927-02-08
1 622 1927-02-10
2 734 1939-01-07
3 735 1930-01-12
4 751 1930-02-26
5 752 NaN
6 837 1932-01-14
7 844 1932-03-22
df6=df.drop(labels=['ident',"site"],axis=1) # axis=1 ， gender、age
print(df)
print(df6)
ident site dated
0 619 DR-1 1927-02-08
1 622 DR-1 1927-02-10
2 734 DR-3 1939-01-07
3 735 DR-3 1930-01-12
4 751 DR-3 1930-02-26
5 752 DR-3 NaN
6 837 MSK-4 1932-01-14
7 844 DR-1 1932-03-22
dated
0 1927-02-08
1 1927-02-10
2 1939-01-07
3 1930-01-12
4 1930-02-26
5 NaN
6 1932-01-14
7 1932-03-22
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