하나의 기사에서 Pandas 데이터 병합 가져 오기

하나의 기사에서 Pandas 데이터 병합 가져 오기

데이터 비즈니스 요구 사항의 실제 처리에서 종종 이러한 요구 사항이 발생합니다. 여러 테이블을 연결 한 다음 SQL의 연결 쿼리 기능과 유사한 데이터 처리 및 분석을 수행합니다.
Pandas는 또한이 기능을 수행하기 위해 여러 가지 방법을 제공합니다. 가장 눈에 띄고 널리 사용되는 방법은 병합입니다. 이 기사에서는 실제 사례를 통해 다음 네 가지 방법과 매개 변수를 자세히 설명합니다.

• 병합
• 추가
• 어울리다
• Concat
  
  은 편의를 위해이 기사의 끝 부분에서이 기사의 소스 코드를 얻는 방법을 제공합니다.

  기사 디렉토리

  
  
  이 두 라이브러리는 데이터 분석을 위해 라이브러리 를 가져올 때 가져와야 하며 국제 관행은 일반적입니다.

import pandas as pd
import numpy as np

— 01 —

병합

공식 매개 변수
공식적으로 제공되는 병합 함수 의 매개 변수 는 다음과 같습니다.

다음은 몇 가지 중요한 매개 변수의 사용 사례를 사례를 통해 설명합니다.

DataFrame.merge(left, right, 
                how='inner',   # {‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’}, default ‘inner’
                on=None, 
                left_on=None, right_on=None, 
                sort=False, 
                suffixes=('_x', '_y'))

시뮬레이션 데이터

4 개의 데이터 세트 간의 차이점에 유의하십시오.

기본 매개 변수 사용

두 가지 다른 쓰기 방법이 동일한 효과를 가짐

매개 변수 방법

• how 매개 변수에는 4 개의 값이 있습니다.
• 내부 (기본값)
• 밖의
• 권리
• 왼쪽
  
  
  
  

  매개 변수 켜기

연결에 사용되는 열 인덱스 열 이름은 SQL에서 두 테이블의 동일한 필드 속성과 유사하게 두 데이터 프레임 데이터에 동시에 존재해야합니다.
지정되지 않거나 다른 매개 변수가 지정되지 않은 경우 두 데이터 프레임 데이터 연결 키와 동일한 키

on 매개 변수는 단일 필드입니다.

또 다른 예 :


on 매개 변수는 여러 필드의 목록입니다.

왼쪽 / 오른쪽 매개 변수

매개 변수 접미사

병합시 하나의 열과 두 개의 테이블은 같은 이름이지만 값은 다릅니다. 둘 다 저장하려면 접미사 방식을 사용하고 기본값은 _x, _y이며 직접 지정할 수 있습니다.

매개 변수 정렬

연결할 때 동일한 키의 값 정렬

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연결

공식 매개 변수

concat 메서드는 두 DataFrame 데이터 프레임의 데이터를 병합하는 것입니다.

• 축 매개 변수를 통해 행 또는 열 방향으로 병합할지 여부를 지정합니다.
• 매개 변수 ignore_index는 병합 된 색인 재 배열을 실현합니다.
  

  데이터 생성

  

  병합 축 지정

  

  색인 변경

  
  결합 매개 변수
  
  
  

  정렬 속성 정렬

  
  

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  추가

  공식 매개 변수

  

  기본 사용

data3.append(data4)   # 等同于pd.append([data3, data4])  忽略pandas版本的警告

인덱스 자연수 정렬 변경

data3.append(data4, ignore_index=True)  # 设置参数

sort = 진정한 속성

data3.append(data4)   # 默认对字段属性排序

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어울리다

공식 매개 변수

동일한 인덱스를 통해 병합

동일한 필드 속성이 접미사를 나타냄

같은 필드가 색인이됩니다.

동일한 필드를 한 번 유지

연습을 용이하게하기 위해 공개 계정 "Python Data Way"의 백 스테이지에서 "20200917"에 회신하여이 기사의 소스 코드 파일을 얻을 수 있습니다.
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