R의 `cbind` 함수와 유사하게 Python에서 두 개의 Pandas DataFrame을 수평(열 기준)으로 결합하려면 어떻게 해야 합니까?

Pandas에서 두 데이터 프레임의 행 연결

질문:
Python에서 두 데이터 프레임을 수평(열 단위)으로 결합하려면 어떻게 해야 합니까? R의 cbind 함수와 유사한 Pandas 라이브러리?

해결책:
키를 고려하지 않고 데이터프레임을 가로로 연결하려면 pd.concat() 함수를 axis=1 매개변수와 함께 사용하세요. . 이 매개변수는 열에 따른 연결을 지정합니다.

<code class="python">result = pd.concat([df_a, df_b], axis=1)</code>

예:
다음 예를 고려하세요.

<code class="python">import pandas as pd

dict_data = {'Treatment': ['C', 'C', 'C'], 'Biorep': ['A', 'A', 'A'], 'Techrep': [1, 1, 1], 'AAseq': ['ELVISLIVES', 'ELVISLIVES', 'ELVISLIVES'], 'mz':[500.0, 500.5, 501.0]}
df_a = pd.DataFrame(dict_data)

dict_data = {'Treatment1': ['C', 'C', 'C'], 'Biorep1': ['A', 'A', 'A'], 'Techrep1': [1, 1, 1], 'AAseq1': ['ELVISLIVES', 'ELVISLIVES', 'ELVISLIVES'], 'inte1':[1100.0, 1050.0, 1010.0]}
df_b = pd.DataFrame(dict_data)

result = pd.concat([df_a, df_b], axis=1)

print(result)</code>

출력:

        AAseq Biorep  Techrep Treatment     mz      AAseq1 Biorep1  Techrep1  \
0  ELVISLIVES      A        1         C  500.0  ELVISLIVES       A         1   
1  ELVISLIVES      A        1         C  500.5  ELVISLIVES       A         1   
2  ELVISLIVES      A        1         C  501.0  ELVISLIVES       A         1   

  Treatment1  inte1  
0          C   1100  
1          C   1050  
2          C   1010  

보시다시피 결과 데이터 프레임에는 두 원본 데이터 프레임의 합과 동일한 수의 행과 열이 있습니다.

대체 방법:
pd.concat() 외에도 블라인드 컬럼 연결을 위해 merge() 또는 Join()을 사용할 수도 있습니다. 그러나 이러한 방법을 사용하려면 데이터 프레임 간에 일치하는 인덱스 또는 키가 필요합니다.

<code class="python"># Using merge()
result = df_a.merge(df_b, left_index=True, right_index=True)

# Using join()
result = df_a.join(df_b)</code>

위 내용은 R의 `cbind` 함수와 유사하게 Python에서 두 개의 Pandas DataFrame을 수평(열 기준)으로 결합하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!