Python Pandas 데이터 프레임을 공통 열과 병합하고 일치하지 않는 값에 대해 NaN 설정

두 개의 Pandas DataFrame을 공통 열과 병합하려면 merge()를 사용하세요. 기능을 설정하고 ON 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 생성합시다 -

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 두 번째 DataFrame에서 일치하지 않는 값에 대해 NaN 설정 -

mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, on ='Car', how ="left")

예

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