Pandas Python에서 두 개의 DataFrame 연결

1. Pandas Python에서 두 개의 DataFrame 연결
2. concat() 함수를 사용하여 Pandas Python에서 두 개의 데이터 프레임 연결
3. 공통 필드를 사용하여 두 개의 Pandas DataFrame 결합
4. append() 메서드를 사용하여 Pandas Python에서 두 개의 데이터 프레임 연결

목록과 같은 구조를 갖는 시리즈와 테이블 구조를 갖는 데이터 프레임은 Pandas에서 도입한 데이터를 저장하기 위한 두 가지 새로운 유형의 객체입니다. Pandas 데이터 프레임은 모든 툴킷에서 가장 유용한 데이터 구조 중 하나입니다.

데이터 프레임을 SQL 테이블이나 시리즈 개체의 사전과 같이 여러 유형일 수 있는 열을 포함하는 2차원 레이블 데이터 구조로 간주할 수 있습니다. 가장 많이 활용되는 판다스 아이템인 경우가 많습니다.

Pandas Python에서 두 개의 DataFrame 연결

Pandas의 도움으로 시리즈 또는 데이터 프레임을 인덱스에 대한 다양한 유형의 집합 논리와 조인 및 병합 유형 작업을 위한 관계 대수 기능과 신속하게 결합할 수 있습니다. 또한 Pandas는 두 시리즈 또는 데이터 프레임을 비교하고 Pandas concat() 기술을 사용하여 차이점을 강조 표시하는 도구를 제공합니다. 둘 이상의 데이터 프레임을 함께 결합할 수 있습니다.

Pandas concat() 함수는 행 또는 열에서 데이터 프레임을 결합합니다. 행이나 열을 따라 연결하여 많은 데이터 프레임을 결합할 수 있습니다.

concat() 함수를 사용하여 Pandas Python에서 두 개의 데이터 프레임 연결

concat()은 한 데이터 프레임에서 다른 데이터 프레임으로 열 또는 행을 추가하는 Pandas의 함수입니다. 데이터 프레임과 시리즈를 결합합니다.

다음 코드에서는 두 개의 데이터 프레임을 만들고 concat() 함수를 사용하여 결합했습니다. concat() 함수에 목록으로 두 개의 데이터 프레임을 전달했습니다.

예제 코드:

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame(
    {"id": ["ID1", "ID2", "ID3", "!D4"], "Names": ["Harry", "Petter", "Daniel", "Ron"]}
)
df2 = pd.DataFrame(
    {"id": ["ID5", "ID6", "ID7", "ID8"], "Names": ["Kelvin", "Henry", "Emma", "Sofia"]}
)
display(" First DataFrame: ", df1)
display(" Second DataFrame: ", df2)
frames = [df1, df2]
d = pd.concat(frames)
display(d)

출력:

![Pandas는 Concat을 사용하여 두 개의 데이터 프레임을 연결](</img/Pandas/pandas는 concat.PNG>를 사용하여 두 개의 데이터 프레임을 연결합니다.

공통 필드를 사용하여 두 개의 Pandas DataFrame 결합

이를 연결하기 위해 데이터 프레임을 수직으로 또는 나란히 추가했습니다. 유사한 값을 가진 각 데이터 세트의 열을 활용하는 것은 데이터 프레임(고유 공통 ID)을 결합하는 또 다른 방법입니다.

조인은 공유 필드를 활용하여 데이터 프레임을 결합하는 프로세스입니다. 조인 키는 공유 값 열을 참조합니다.

하나의 데이터 프레임에 다른 데이터 프레임에 통합하려는 추가 데이터가 포함된 조회 테이블이 포함된 경우 이러한 방식으로 데이터 프레임을 결합하는 것이 종종 도움이 됩니다.

여러 데이터 프레임을 결합할 때 서로 다른 축(연결되는 축 제외)을 처리하는 방법에 대한 옵션이 있습니다.

이것이 어떻게 사용되는지 보여주기 위해 이들 모두의 합집합인 join='outer'를 사용하십시오. 정보 손실이 없고 기본 선택이므로 join='inner'와의 교차점을 고려하십시오.

예제 코드:

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame(
    {"id": ["ID1", "ID2", "ID3", "!D4"], "Names": ["Harry", "Petter", "Daniel", "Ron"]}
)
df2 = pd.DataFrame(
    {"id": ["ID5", "ID6", "ID7", "ID8"], "Names": ["Kelvin", "Henry", "Emma", "Sofia"]}
)
print(" First DataFrame: ", df1)
print(" Second DataFrame: ", df2)
frames = [df1, df2]
d = pd.concat([df1, df2], axis=1, join="inner")
print(d)

출력:

append() 메서드를 사용하여 Pandas Python에서 두 개의 데이터 프레임 연결

append() 메서드는 데이터 프레임을 연결하는 데 사용할 수 있습니다. append()는 시리즈 및 데이터 프레임에 대한 유용한 바로 가기 인스턴스 메서드입니다. 이 기술은 concat() 이전에 존재했습니다.

예제 코드:

import pandas as pd
import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame(
    {"id": ["ID1", "ID2", "ID3", "!D4"], "Names": ["Harry", "Petter", "Daniel", "Ron"]}
)

df2 = pd.DataFrame(
    {"id": ["ID5", "ID6", "ID7", "ID8"], "Names": ["Kelvin", "Henry", "Emma", "Sofia"]}
)
frames = [df1, df2]
d = pd.concat([df1, df2], axis=1, join="inner")
result = df1.append(df2)
display(result)

출력: