Pandas에서 외부 조인을 수행하는 방법(예제 포함)

외부 조인은 두 개의 Pandas DataFrame에서 모든 행을 반환하는 조인 유형입니다.

다음 기본 구문을 사용하여 Pandas에서 외부 조인을 수행할 수 있습니다.

 import pandas as pd

df1. merge (df2, on=' some_column ', how=' outer ')

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: Pandas에서 외부 조인을 수행하는 방법

다양한 농구팀에 대한 정보가 포함된 다음 두 개의 팬더 DataFrame이 있다고 가정해 보겠습니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df1 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                    ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28]})

df2 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'J', 'K'],
                    ' assists ': [4, 9, 14, 13, 10, 8]})

#view DataFrames
print (df1)

  team points
0 to 18
1 B 22
2 C 19
3 D 14
4 E 14
5 F 11
6 G 20
7:28 a.m.

print (df2)

  team assists
0 to 4
1 B 9
2 C 14
3 D 13
4 D 10
5K 8

다음 코드를 사용하여 팀 열 값을 기반으로 DataFrame 간의 행을 일치시키고 두 DataFrame의 모든 행을 유지하는 외부 조인을 수행할 수 있습니다.

 #perform outer join
df1. merge (df2, on=' team ', how=' outer ')


        team points assists
0 to 18.0 4.0
1 B 22.0 9.0
2 C 19.0 14.0
3D 14.0 13.0
4 E 14.0 NaN
5 F 11.0 NaN
6G 20.0 NaN
7 H 28.0 NaN
8 J NaN 10.0
9K NaN 8.0

결과는 각 DataFrame의 모든 행을 포함하는 DataFrame입니다.

두 DataFrame 모두에서 팀 열 값이 존재하지 않는 각 행에 대해 NaN 값이 채워졌습니다.

참고 : 여기에서 병합 기능에 대한 전체 문서를 찾을 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas에서 안티 조인을 수행하는 방법
Pandas에서 내부 조인을 수행하는 방법
Pandas에서 교차 조인을 수행하는 방법