두 Pandas 시리즈를 DataFrame으로 병합

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  4. 두 Pandas 시리즈를 DataFrame으로 병합
Samreena Aslam 2023년1월30일
Pandas Pandas DataFrame Pandas Series
  1. pandas.concat() 메서드를 사용하여 두 Pandas 시리즈를 DataFrame으로 병합
  2. pandas.merge() 메소드를 사용하여 두 Pandas 시리즈를 DataFrame으로 병합
  3. Series.append() 메서드를 사용하여 두 Pandas 시리즈를 DataFrame으로 병합
  4. DataFrame.join() 메서드를 사용하여 두 Pandas 시리즈를 DataFrame으로 병합
  5. 결론
두 Pandas 시리즈를 DataFrame으로 병합

Pandas는 DataFrame에서 두 pandas 시리즈를 병합하거나 결합하는 다양한 기능 또는 방법을 제공하는 매우 인기 있는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 팬더에서 시리즈는 정수, 부동 소수점, 문자열, 파이썬 개체 등과 같은 모든 데이터 유형을 처리할 수 있는 단일 1차원 레이블 배열입니다. 간단히 말해서 팬더 시리즈는 Excel 시트의 열입니다. Series는 sequential 순서로 데이터를 저장합니다.

이 튜토리얼은 두 개 또는 여러 팬더 시리즈를 DataFrame으로 병합하거나 결합하는 방법을 알려줍니다.

pandas.concat(), Series.append(), pandas.merge() 및 ‘DataFrame.join()‘과 같은 DataFrame 시리즈로 병합할 수 있는 몇 가지 방법이 있다. 이 기사의 몇 가지 예를 통해 각 방법을 간략하게 설명합니다.

pandas.concat() 메서드를 사용하여 두 Pandas 시리즈를 DataFrame으로 병합

pandas.concat() 메서드는 축을 따라 모든 연결 작업을 수행합니다( 행 방향 또는 열 방향). 특정 축을 따라 두 개 이상의 팬더 개체 또는 시리즈를 병합하여 DataFrame을 만들 수 있습니다. concat() 메서드는 다양한 매개변수를 사용합니다.

다음 예에서는 pandas series를 병합하고 axis=1을 매개변수로 전달합니다. axis=1은 시리즈가 행 대신 열로 병합됨을 의미합니다. axis=0을 사용하면 pandas 시리즈가 행으로 추가됩니다.

예제 코드:

import pandas as pd

# Create Series by assigning names
products = pd.Series(
    ["Intel Dell Laptops", "HP Laptops", "Lenavo Laptops", "Acer Laptops"],
    name="Products",
)
dollar_price = pd.Series([350, 300, 400, 250], name="Price")
percentage_sale = pd.Series([83, 99, 84, 76], name="Sale")

# merge two pandas series using the pandas.concat() method
df = pd.concat([products, dollar_price, percentage_sale], axis=1)
print(df)

출력:

             Products  Price  Sale
0  Intel Dell Laptops    350    83
1          HP Laptops    300    99
2      Lenavo Laptops    400    84
3        Acer Laptops    250    76

pandas.merge() 메소드를 사용하여 두 Pandas 시리즈를 DataFrame으로 병합

pandas.merge()는 SQL join 또는 병합 작업과 유사한 DataFrame의 복잡한 열 단위 조합을 병합하는 데 사용됩니다. merge() 메서드는 명명된 시리즈 개체 또는 DataFrame 간의 모든 데이터베이스 조인 작업을 수행할 수 있습니다. pandas.merge() 방법을 사용할 때 추가 매개 변수 ’name’을 시리즈에 전달해야 합니다.

다음 예를 참조하십시오.

예제 코드:

import pandas as pd

# Create Series by assigning names
products = pd.Series(
    ["Intel Dell Laptops", "HP Laptops", "Lenavo Laptops", "Acer Laptops"],
    name="Products",
)
dollar_price = pd.Series([350, 300, 400, 250], name="Price")

# using pandas series merge()
df = pd.merge(products, dollar_price, right_index=True, left_index=True)
print(df)

출력:

             Products  Price
0  Intel Dell Laptops    350
1          HP Laptops    300
2      Lenavo Laptops    400
3        Acer Laptops    250

Series.append() 메서드를 사용하여 두 Pandas 시리즈를 DataFrame으로 병합

Series.append() 메소드는 concat() 메소드의 바로 가기입니다. 이 방법은 axis=0 또는 행을 따라 계열을 추가합니다. 이 방법을 사용하여 열 대신 행으로 시리즈를 다른 시리즈에 추가하여 DataFrame을 만들 수 있습니다.

다음과 같은 방식으로 소스 코드에서 series.append() 메서드를 사용했습니다.

예제 코드:

import pandas as pd

# Using Series.append()
technical = pd.Series(["Pandas", "Python", "Scala", "Hadoop"])
non_technical = pd.Series(["SEO", "Graphic design", "Content writing", "Marketing"])

# using the appen() method merge series and create dataframe
df = pd.DataFrame(
    technical.append(non_technical, ignore_index=True), columns=["Skills"]
)
print(df)

출력:

           Skills
0           Pandas
1           Python
2            Scala
3           Hadoop
4              SEO
5   Graphic design
6  Content writing
7        Marketing

DataFrame.join() 메서드를 사용하여 두 Pandas 시리즈를 DataFrame으로 병합

DataFrame.join() 메소드를 사용하여 두 시리즈를 결합할 수 있습니다. 이 방법을 사용할 때 하나의 시리즈를 DataFrame 객체로 변환해야 합니다. 그런 다음 결과를 사용하여 다른 시리즈와 결합합니다.

다음 예에서는 첫 번째 시리즈를 DataFrame 개체로 변환했습니다. 그런 다음 이 DataFrame을 사용하여 다른 시리즈와 병합했습니다.

예제 코드:

import pandas as pd

# Create Series by assigning names
products = pd.Series(
    ["Intel Dell Laptops", "HP Laptops", "Lenavo Laptops", "Acer Laptops"],
    name="Products",
)
dollar_price = pd.Series([350, 300, 400, 250], name="Price")

# Merge series using DataFrame.join() method
df = pd.DataFrame(products).join(dollar_price)
print(df)

출력:

             Products  Price
0  Intel Dell Laptops    350
1          HP Laptops    300
2      Lenavo Laptops    400
3        Acer Laptops    250

결론

이 튜토리얼에서 네 가지 방법을 사용하여 두 Pandas 시리즈를 DataFrame으로 병합하는 방법을 배웠습니다. 또한 Pandas 병합 시리즈 작업을 해결하는 데 도움이 되는 이 네 가지 방법 pandas.concat(), Series.append(), pandas.merge() 및 DataFrame.join()을 탐구했습니다.

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