Pandas를 사용하여 Python에서 인덱스별로 DataFrame을 어떻게 병합합니까?

인덱스별로 데이터 프레임 병합

인덱스별로 데이터 프레임을 병합하는 것은 해당 인덱스를 기반으로 데이터 세트를 결합할 수 있는 간단한 작업입니다. 이 접근 방식은 데이터 세트가 공통 행 레이블 세트를 공유할 때 유리합니다.

인덱스별로 데이터 프레임을 병합하려면 다음과 같은 몇 가지 옵션이 있습니다.

1. 병합 기능

pd.merge 함수는 기본적으로 내부 조인을 제공하여 인덱스에서 병합할 수 있도록 합니다.

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

df1 = pd.DataFrame({
    'id': [278, 421],
    'begin': [56, 18],
    'conditional': [False, False],
    'confidence': [0.0, 0.0],
    'discoveryTechnique': [1, 1]
})

df2 = pd.DataFrame({
    'concept': ['A', 'B']
})

result = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)

print(result)</code>

출력:

   id  begin conditional confidence discoveryTechnique concept
0 278    56       False        0.0                  1       A
1 421    18       False        0.0                  1       B

2. 조인 함수

df.join 메소드는 기본 왼쪽 조인을 제공합니다:

<code class="python">result = df1.join(df2)

print(result)</code>

출력:

   id  begin conditional confidence discoveryTechnique   concept
0 278    56       False        0.0                  1       A
1 421    18       False        0.0                  1       B
2   665    48       False        0.0                  0      NaN
3  1007    19       False        0.0                  2      NaN
4  1636    32       False        0.0                  0      NaN

3. Concat 함수

axis=1 매개변수를 사용하는 pd.concat 함수는 기본적으로 외부 조인을 제공합니다.

<code class="python">result = pd.concat([df1, df2], axis=1)

print(result)</code>

출력:

   id  begin conditional confidence discoveryTechnique  concept
0 278    56       False        0.0                  1       A
1 421    18       False        0.0                  1       B
2   665    48       False        0.0                  0      NaN
3  1007    19       False        0.0                  2      NaN
4  1636    32       False        0.0                  0      NaN
5   NaN    NaN       NaN        NaN                NaN       C

인덱스 병합은 나쁜 습관으로 간주되지 않으며 인덱스 값이 기본 식별자인 경우 유용하다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. Reset_index 메서드를 사용하여 인덱스를 새 열로 이동할 수 있습니다:

<code class="python">df2 = df2.reset_index()

print(df2)</code>

출력:

   index concept
0      0       A
1      1       B

위 내용은 Pandas를 사용하여 Python에서 인덱스별로 DataFrame을 어떻게 병합합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!