Pandas: 다른 dataframe을 기반으로 열 값 업데이트

종종 다른 DataFrame의 값을 사용하여 pandas DataFrame의 열 값을 업데이트하고 싶을 수도 있습니다.

다행히도 pandas의 merge() 함수를 사용하면 이 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.

다음 예에서는 이를 수행하는 방법을 보여줍니다.

예: 다른 DataFrame을 기반으로 Pandas DataFrame의 열 값 업데이트

다양한 농구 선수에 대한 정보가 포함된 다음과 같은 pandas DataFrame이 있다고 가정합니다.

 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],
                    ' assists ': [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1]})

#view DataFrame
print (df1)

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

이제 이 DataFrame에서 도우미 열 값이 업데이트되지 않는다고 가정합니다.

그러나 도우미 열의 값을 업데이트한 다음과 같은 두 번째 DataFrame이 있다고 가정해 보겠습니다.

 #create second DataFrame
df2 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                    ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                    ' assists ': [8, 7, 7, 4, 9, 12, 3, 5]})

#view second DataFrame
print (df2)

  team points assists
0 to 18 8
1 B 22 7
2 C 19 7
3 D 14 4
4 E 14 9
5 F 11 12
6 G 20 3
7:28 5

두 번째 DataFrame의 도우미 열 값을 사용하여 첫 번째 DataFrame의 도우미 열 값을 업데이트하려면 다음 구문을 사용할 수 있습니다.

 #merge two DataFrames
df1 = df1. merge (df2, on=' team ', how=' left ')

#drop original DataFrame columns
df1. drop ([' points_x ', ' assists_x '], inplace= True , axis= 1 )

#rename columns
df1. rename (columns={' points_y ': ' points ', ' assists_y ': ' assists '}, inplace= True )

#view updated DataFrame
print (df1)

  team points assists
0 to 18 8
1 B 22 7
2 C 19 7
3 D 14 4
4 E 14 9
5 F 11 12
6 G 20 3
7:28 5

첫 번째 DataFrame의 도우미 열 값이 두 번째 DataFrame의 도우미 열 값을 사용하여 업데이트되었습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas DataFrame에서 첫 번째 행을 제거하는 방법
Pandas DataFrame에서 첫 번째 열을 제거하는 방법
Pandas에서 중복 열을 제거하는 방법