Pandas DataFrame Join 메서드

소개

이 랩에서는 Python Pandas 라이브러리의 join() 메서드를 사용하는 방법을 배우겠습니다. join() 메서드는 다른 DataFrame 의 열을 기존 DataFrame 에 결합하는 데 사용됩니다. 인덱스 또는 키 열을 기반으로 열을 결합할 수 있습니다.

VM 팁

VM 시작이 완료되면 왼쪽 상단을 클릭하여 Notebook 탭으로 전환하여 실습을 위해 Jupyter Notebook에 액세스하십시오.

때로는 Jupyter Notebook 이 로딩을 완료하는 데 몇 초 정도 기다려야 할 수 있습니다. Jupyter Notebook 의 제한 사항으로 인해 작업의 유효성 검사는 자동화할 수 없습니다.

학습 중에 문제가 발생하면 언제든지 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 즉시 문제를 해결해 드리겠습니다.

필요한 라이브러리를 가져오고 DataFrame 생성

    import pandas as pd

    ## 첫 번째 DataFrame 생성
    df_1 = pd.DataFrame({"A":[0,1], "B":[3,4]})
    print("첫 번째 DataFrame:")
    print(df_1)

    ## 두 번째 DataFrame 생성
    df_2 = pd.DataFrame({"C":[0,1], "D":[3,4]})
    print("두 번째 DataFrame:")
    print(df_2)

join() 메서드를 사용하여 두 DataFrame 결합

    print("결합된 DataFrame:")
    joined_df = df_1.join(df_2)
    print(joined_df)

lsuffix 및 rsuffix 매개변수를 사용하여 두 DataFrame 결합

    print("접미사가 있는 결합된 DataFrame:")
    joined_df_suffix = df_1.join(df_2, lsuffix='_first', rsuffix='_second')
    print(joined_df_suffix)

특정 열을 키로 사용하여 두 DataFrame 결합

    print("A 를 키로 사용하여 결합된 DataFrame:")
    joined_df_key = df_1.set_index('A').join(df_2.set_index('A'))
    print(joined_df_key)

요약

이 랩에서는 Python Pandas 라이브러리에서 join() 메서드를 사용하는 방법을 배웠습니다. 인덱스 또는 키 열을 기반으로 두 DataFrame 을 결합하는 방법과 중복되는 열을 구별하기 위해 접미사 (suffix) 를 사용하는 방법을 살펴보았습니다. join() 메서드는 Pandas 에서 DataFrame 을 결합하고 병합하는 데 유용한 도구입니다.