Pandas Merge

본 포스팅은 Pandas 패키지 라이브러리 원문을 기반으로 하여 작성하였습니다.

 

pandas는 조인/병합 유형 작업의 경우 인덱스 및 관계 대수 기능에 대한 다양한 종류의 설정 논리를 사용하여 Series 및 DataFrame 개체를 쉽게 결합할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 

 

1. Concat

 

concat()을 사용하여 pandas 객체 연결

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4))
df

 

pieces = [df[:3], df[3:7], df[7:]]
pieces

 

pd.concat(pieces)

 

(Note: DataFrame에 열을 추가하는 것은 비교적 빠릅니다. 그러나 행을 추가하려면 복사본이 필요하고 비용이 많이 들 수 있습니다. 반복적으로 레코드를 추가하여 DataFrame을 작성하는 대신 미리 작성된 레코드 목록을 DataFrame 생성자에 전달하는 것이 좋습니다.)

 

2. join

 

SQL 스타일이 병합됩니다.

 

left = pd.DataFrame({"key": ["foo", "foo"], "lval": [1, 2]})
right = pd.DataFrame({"key": ["foo", "foo"], "rval": [4, 5]})

 

left

 

right

 

pd.merge(left, right, on="key")

 

또 다른 예는 아래와 같습니다.

 

left = pd.DataFrame({"key": ["foo", "bar"], "lval": [1, 2]})
right = pd.DataFrame({"key": ["foo", "bar"], "rval": [4, 5]})

left 

right 

 

pd.merge(left, right, on="key")