두 개의 Pandas DataFrame을 공통 열과 병합하려면 merge()를 사용하세요. 기능을 설정하고 켜기 매개변수를 열 이름으로 사용합니다. 일치하지 않는 값에 대해 NaN을 설정하려면 "how " 매개변수를 지정하고 왼쪽으로 설정합니다. 또는 맞음 . 즉, 왼쪽 또는 오른쪽을 병합합니다.
먼저 별칭을 사용하여 pandas 라이브러리를 가져오겠습니다.
import pandas as pd
DataFrame1을 만들어 봅시다 -
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
}
) DataFrame2를 생성하자
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
}
) 이제 DataFrames를 공통 열 Car와 병합합니다. 왼쪽" "왼쪽 DataFrame의 모든 값을 표시하고 2 nd 의 일치하지 않는 값에 대해 NaN을 설정합니다. 데이터프레임 -
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, on ='Car', how ="left")
예시
다음은 코드입니다.
import pandas as pd
# Create DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
}
)
print("DataFrame1 ...\n",dataFrame1)
# Create DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
}
)
print("\nDataFrame2 ...\n",dataFrame2)
# merge DataFrames with common column Car and "left" sets NaN for unmatched values from second DataFrame
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, on ='Car', how ="left")
print("\nMerged data frame with common column...\n", mergedRes)
출력
다음은 코드입니다 -
DataFrame1 ... Car Units 0 BMW 100 1 Lexus 150 2 Audi 110 3 Mustang 80 4 Bentley 110 5 Jaguar 90 DataFrame2 ... Car Reg_Price 0 BMW 7000 1 Lexus 1500 2 Tesla 5000 3 Mustang 8000 4 Mercedes 9000 5 Jaguar 6000 Merged data frame with common column... Car Units Reg_Price 0 BMW 100 7000.0 1 Lexus 150 1500.0 2 Audi 110 NaN 3 Mustang 80 8000.0 4 Bentley 110 NaN 5 Jaguar 90 6000.0