Pandas에서 왼쪽 조인을 수행하는 방법(예제 포함)

다음 기본 구문을 사용하여 Pandas에서 왼쪽 조인을 수행할 수 있습니다.

 import pandas as pd

df1. merge (df2, on=' column_name ', how=' left ')

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: Pandas에서 왼쪽 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', 'G', 'H'],
                    ' 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
4G 10
5:8 a.m.

다음 코드를 사용하여 첫 번째 DataFrame의 모든 행을 유지하고 두 번째 DataFrame의 팀 열을 기반으로 일치하는 모든 열을 추가하여 왼쪽 조인을 수행할 수 있습니다.

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

        team points assists
0 to 18 4.0
1 B 22 9.0
2 C 19 14.0
3 D 14 13.0
4 E 14 NaN
5 F 11 NaN
6G 20 10.0
7:28 a.m. 8.0

왼쪽 DataFrame( df1 )의 각 팀은 병합된 DataFrame에 반환되고 왼쪽 DataFrame의 팀 이름과 일치하는 오른쪽 DataFrame( df2 )의 행만 반환됩니다.

df1 의 팀 이름과 일치하지 않는 df2 의 두 팀(E팀과 F팀)은 병합된 DataFrame의 지원 열에 NaN 값을 반환합니다.

다음 구문과 함께 pd.merge()를 사용하여 완전히 동일한 결과를 반환할 수도 있습니다.

 #perform left join
p.d. merge (df1, df2, on=' team ', how=' left ')


        team points assists
0 to 18 4.0
1 B 22 9.0
2 C 19 14.0
3 D 14 13.0
4 E 14 NaN
5 F 11 NaN
6G 20 10.0
7:28 a.m. 8.0

이 병합된 DataFrame은 이전 예제의 DataFrame과 일치합니다.

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