Pandas는 여러 열에 병합
Suraj Joshi
2023년1월30일
- 키 열없이 기본 Pandas DataFrame 병합
-
on매개 변수의 값을 설정하여 Pandas에서 병합을위한 키 값 지정 -
left_on및right_on을 사용하여 데이터 프레임 병합
이 튜토리얼에서는DataFrame.merge()메서드를 사용하여 Pandas에서 두 개의 DataFrame을 병합하는 방법을 설명합니다.
import pandas as pd
roll_no = [501, 502, 503, 504, 505]
student_df = pd.DataFrame(
{
"Roll No": [500, 501, 503, 504, 505, 506],
"Name": ["Jennifer", "Travis", "Bob", "Emma", "Luna", "Anish"],
"Gender": ["Female", "Male", "Male", "Female", "Female", "Male"],
"Age": [17, 18, 17, 16, 18, 16],
}
)
grades_df = pd.DataFrame(
{
"Roll No": [501, 502, 503, 504, 505, 506],
"Name": ["Jennifer", "Travis", "Bob", "Emma", "Luna", "Anish"],
"Grades": ["A", "B+", "A-", "A", "B", "A+"],
}
)
print("1st DataFrame:")
print(student_df, "\n")
print("2nd DataFrame:")
print(grades_df, "\n")
print("Merged df:")
print(merged_df)
출력:
1st DataFrame:
Roll No Name Gender Age
0 500 Jennifer Female 17
1 501 Travis Male 18
2 503 Bob Male 17
3 504 Emma Female 16
4 505 Luna Female 18
5 506 Anish Male 16
2nd DataFrame:
Roll No Name Grades
0 501 Jennifer A
1 502 Travis B+
2 503 Bob A-
3 504 Emma A
4 505 Luna B
5 506 Anish A+
DataFrames student_df 및grades_df를 사용하여DataFrame.merge()의 작동을 시연합니다.
키 열없이 기본 Pandas DataFrame 병합
merge()메서드에 병합 할 두 개의 DataFrame 만 사용하는 경우 메서드는 두 DataFrame의 모든 공통 열을 수집하고 두 DataFrame의 각 공통 열을 단일 열로 바꿉니다.
import pandas as pd
roll_no = [501, 502, 503, 504, 505]
student_df = pd.DataFrame(
{
"Roll No": [500, 501, 503, 504, 505, 506],
"Name": ["Jennifer", "Travis", "Bob", "Emma", "Luna", "Anish"],
"Gender": ["Female", "Male", "Male", "Female", "Female", "Male"],
"Age": [17, 18, 17, 16, 18, 16],
}
)
grades_df = pd.DataFrame(
{
"Roll No": [501, 502, 503, 504, 505, 506],
"Name": ["Jennifer", "Travis", "Bob", "Emma", "Luna", "Anish"],
"Grades": ["A", "B+", "A-", "A", "B", "A+"],
}
)
merged_df = pd.merge(student_df, grades_df)
print("1st DataFrame:")
print(student_df, "\n")
print("2nd DataFrame:")
print(grades_df, "\n")
print("Merged df:")
print(merged_df)
출력:
1st DataFrame:
Roll No Name Gender Age
0 500 Jennifer Female 17
1 501 Travis Male 18
2 503 Bob Male 17
3 504 Emma Female 16
4 505 Luna Female 18
5 506 Anish Male 16
2nd DataFrame:
Roll No Name Grades
0 501 Jennifer A
1 502 Travis B+
2 503 Bob A-
3 504 Emma A
4 505 Luna B
5 506 Anish A+
Merged df:
Roll No Name Gender Age Grades
0 503 Bob Male 17 A-
1 504 Emma Female 16 A
2 505 Luna Female 18 B
3 506 Anish Male 16 A+
DataFrames student_df와grades_df를 병합하고merged_df에 할당합니다. 두 DataFrames에 공통된Roll No 및Name 열이 있지만merge()함수는 각 공통 열을 단일 열로 병합합니다.
on매개 변수의 값을 설정하여 Pandas에서 병합을위한 키 값 지정
import pandas as pd
roll_no = [501, 502, 503, 504, 505]
student_df = pd.DataFrame(
{
"Roll No": [500, 501, 503, 504, 505, 506],
"Name": ["Jennifer", "Travis", "Bob", "Emma", "Luna", "Anish"],
"Gender": ["Female", "Male", "Male", "Female", "Female", "Male"],
"Age": [17, 18, 17, 16, 18, 16],
}
)
grades_df = pd.DataFrame(
{
"Roll No": [501, 502, 503, 504, 505, 506],
"Name": ["Jennifer", "Travis", "Bob", "Emma", "Luna", "Anish"],
"Grades": ["A", "B+", "A-", "A", "B", "A+"],
}
)
merged_df = pd.merge(student_df, grades_df, on="Roll No")
print("1st DataFrame:")
print(student_df, "\n")
print("2nd DataFrame:")
print(grades_df, "\n")
print("Merged df:")
print(merged_df)
출력:
1st DataFrame:
Roll No Name Gender Age
0 500 Jennifer Female 17
1 501 Travis Male 18
2 503 Bob Male 17
3 504 Emma Female 16
4 505 Luna Female 18
5 506 Anish Male 16
2nd DataFrame:
Roll No Name Grades
0 501 Jennifer A
1 502 Travis B+
2 503 Bob A-
3 504 Emma A
4 505 Luna B
5 506 Anish A+
Merged df:
Roll No Name_x Gender Age Name_y Grades
0 501 Travis Male 18 Jennifer A
1 503 Bob Male 17 Bob A-
2 504 Emma Female 16 Emma A
3 505 Luna Female 18 Luna B
4 506 Anish Male 16 Anish A+
여기서는on = "Roll No"를 설정하고merge()함수는 두 DataFrames에서 이름이 지정된Roll No 열을 찾고merged_df에 대해 단일Roll No 열만 있습니다. 열Name도 두 DataFrames에 공통이지만Name이on으로 전달되지 않으므로Name_x 및Name_y로 표현되는 왼쪽 및 오른쪽 DataFrame의Name 열에 대해 별도의 열이 있습니다. 매개 변수.
left_on 및right_on을 사용하여 데이터 프레임 병합
import pandas as pd
roll_no = [501, 502, 503, 504, 505]
student_df = pd.DataFrame(
{
"Roll No": [500, 501, 503, 504, 505, 506],
"Name": ["Jennifer", "Travis", "Bob", "Emma", "Luna", "Anish"],
"Gender": ["Female", "Male", "Male", "Female", "Female", "Male"],
"Age": [17, 18, 17, 16, 18, 16],
}
)
grades_df = pd.DataFrame(
{"Id": [501, 502, 503, 504, 505, 506], "Grades": ["A", "B+", "A-", "A", "B", "A+"]}
)
merged_df = pd.merge(student_df, grades_df, left_on="Roll No", right_on="Id")
print("1st DataFrame:")
print(student_df, "\n")
print("2nd DataFrame:")
print(grades_df, "\n")
print("Merged df:")
print(merged_df)
출력:
1st DataFrame:
Roll No Name Gender Age
0 500 Jennifer Female 17
1 501 Travis Male 18
2 503 Bob Male 17
3 504 Emma Female 16
4 505 Luna Female 18
5 506 Anish Male 16
2nd DataFrame:
Id Grades
0 501 A
1 502 B+
2 503 A-
3 504 A
4 505 B
5 506 A+
Merged df:
Roll No Name Gender Age Id Grades
0 501 Travis Male 18 501 A
1 503 Bob Male 17 503 A-
2 504 Emma Female 16 504 A
3 505 Luna Female 18 505 B
4 506 Anish Male 16 506 A+
병합하려는 열에 대해 병합 할 DataFrames에 다른 열 이름이있는 경우left_on 및right_on 매개 변수를 사용할 수 있습니다. left_on은 왼쪽 DataFrame의 열 이름으로 설정되고 right_on은 오른쪽 DataFrame의 열 이름으로 설정됩니다.
작가: Suraj Joshi
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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