Pandas에서 교차 조인을 수행하는 방법(예제 포함)

다음 기본 구문을 사용하여 Pandas에서 교차 조인을 수행할 수 있습니다.

 #create common key
df1[' key '] = 0
df2[' key '] = 0

#outer merge on common key (eg a cross join)
df1. merge (df2, on=' key ', how=' outer ')

다음 예에서는 이 기능을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: Pandas에서 교차 조인 수행

다음 두 개의 팬더 DataFrame이 있다고 가정해 보겠습니다.

 import pandas as pd

#create first DataFrame
df1 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                    ' points ': [18, 22, 19, 14]})

print (df1)

  team points
0 to 18
1 B 22
2 C 19
3 D 14

#create second DataFrame
df2 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'F'],
                    ' assists ': [4, 9, 8]})

print (df2)

  team assists
0 to 4
1 B 9
2 F 8

다음 코드는 두 DataFrame에서 교차 조인을 수행하는 방법을 보여줍니다.

 #create common key
df1[' key '] = 0
df2[' key '] = 0

#perform cross join
df3 = df1. merge (df2, on=' key ', how=' outer ')

#drop key column
del df3[' key ']

#view results
print (df3)

   team_x points team_y assists
0 A 18 A 4
1 A 18 B 9
2 A 18 F 8
3 B 22 A 4
4 B 22 B 9
5 B 22 F 8
6 C 19 A 4
7 C 19 B 9
8 C 19 F 8
9 D 14 A 4
10 D 14 B 9
11 D 14 F 8

결과는 각 DataFrame에서 가능한 모든 행 조합을 포함하는 DataFrame입니다.

예를 들어 첫 번째 DataFrame의 첫 번째 행에는 Team A 와 18개의 포인트가 포함되어 있습니다. 이 줄은 두 번째 DataFrame의 각 줄에 해당합니다.

그런 다음 첫 번째 DataFrame의 두 번째 행에는 Team B 와 22개의 포인트가 포함됩니다. 이 행은 두 번째 DataFrame의 각 행에도 해당합니다.

최종 결과는 12개 행이 있는 DataFrame입니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

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