Pandas マージ 101
マージの基本 - 基本的な結合の種類
方法(INNER| (LEFT|RIGHT|FULL) を実行するにはOUTER) JOIN with pandas?
マージ操作を実行するには、DataFrame で merge メソッドを使用します。他のDataFrameとマージキーを引数として指定します。さまざまな種類の結合は次のとおりです。
- INNER JOIN: マージ キーで同じ値を共有する行を結合します。
- LEFT OUTER JOIN: 左側のデータフレームのすべての行を保持し、右側の行の欠損値を挿入します。 DataFrame.
- RIGHT OUTER JOIN: 右側の DataFrame のすべての行を保持し、左側の DataFrame.
- FULL OUTER JOIN: 両方の DataFrame のすべての行を結合し、欠落している値があればそれを挿入します。
マージ後に欠落している行に NaN を追加するにはどうすればよいですか?
LEFT OUTER JOIN 後の右側の DataFrame または左側の DataFrame でデータが欠落していますRIGHT OUTER JOIN 後の DataFrame は、次のように NaN に置き換えられます。マージ後に NaN を削除するにはどうすればよいですか?
NaN は、フィルタリングを使用するか、fillna() メソッドを使用して目的の値に置き換えることで削除できます。 value.でマージできますか? Index?
はい、left_index パラメータと right_index パラメータを使用してインデックスをマージ キーとして設定することで、インデックスをマージできます。複数の DataFrame をマージするにはどうすればよいですか?
複数の DataFrame は、merge を複数回呼び出すか、pd.concat を使用することでマージできます。 function.pandas とのクロス結合
ある DataFrame のすべての行と別の DataFrame のすべての行を結合するクロス結合を実行するには、なしで pd.merge 関数を使用します。マージキーを指定しています。merge?参加する?連結?アップデート?誰が?何?なぜですか?!!
次の表は、これらの操作の違いをまとめたものです。操作 | 目的 | ||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
merge
|
共通に基づいて DataFrame を結合しますキー | ||||||||||
join | マージのエイリアス | ||||||||||
concat | 特定のデータフレームに沿ってデータフレームを連結しますaxis | ||||||||||
update | ある DataFrame を別の DataFrame の値で更新します |
以上がPandas でさまざまな種類の結合を実行し、欠落したデータを処理する方法は?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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