Pandas Merge를 사용하여 다양한 유형의 조인을 수행하는 방법은 무엇입니까?

Pandas 병합 101

병합 기본 - 기본 조인 유형

Pandas 병합 기능은 다양한 유형의 조인을 제공합니다.

INNER JOIN

• 아래 다이어그램으로 표시:
  [INNER JOIN 그래픽 이미지]

• left.merge(right, on='key')를 사용하여 수행 내부 JOIN.

  • 예:

    left = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': np.random.randn(4)})
    right = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value': np.random.randn(4)})
    
    left.merge(right, on='key')
    # Output:
    #   key   value_x   value_y
    # 0   B  0.400157  1.867558
    # 1   D  2.240893 -0.977278

LEFT OUTER JOIN

• 표시 아래 다이어그램으로:
  [이미지 LEFT OUTER JOIN 그래픽]

• left.merge(right, on='key', How='left')를 사용하여 LEFT OUTER를 수행합니다. JOIN.

  • 예:

    left.merge(right, on='key', how='left')
    # Output:
    #   key   value_x   value_y
    # 0   A  1.764052       NaN
    # 1   B  0.400157  1.867558
    # 2   C  0.978738       NaN
    # 3   D  2.240893 -0.977278

RIGHT OUTER JOIN

• 표시 아래 다이어그램으로:
  [이미지 RIGHT OUTER JOIN 그래픽]

• RIGHT OUTER를 수행하려면 left.merge(right, on='key', How='right')를 사용하세요. JOIN.

  • 예:

    left.merge(right, on='key', how='right')
    # Output:
    #   key   value_x   value_y
    # 0   B  0.400157  1.867558
    # 1   D  2.240893 -0.977278
    # 2   E       NaN  0.950088
    # 3   F       NaN -0.151357

FULL OUTER JOIN

• 표시 아래 다이어그램으로:
  [이미지 FULL OUTER JOIN 그래픽]

• FULL OUTER를 수행하려면 left.merge(right, on='key', How='outer')를 사용하세요. 가입하세요.

  • 예:

    left.merge(right, on='key', how='outer')
    # Output:
    #   key   value_x   value_y
    # 0   A  1.764052       NaN
    # 1   B  0.400157  1.867558
    # 2   C  0.978738       NaN
    # 3   D  2.240893 -0.977278
    # 4   E       NaN  0.950088
    # 5   F       NaN -0.151357

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