Pandas에서 내부 조인을 수행하는 방법(예제 포함)

다음 기본 구문을 사용하여 Pandas에서 내부 조인을 수행할 수 있습니다.

 import pandas as pd

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

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: Pandas에서 내부 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 두 DataFrame에서 팀 이름이 나타나는 행만 유지하는 내부 조인을 수행할 수 있습니다.

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

	team points assists
0 to 18 4
1 B 22 9
2 C 19 14
3 D 14 13
4 G 20 10
5:28 8

병합된 DataFrame에 포함된 유일한 행은 두 DataFrame에 팀 이름이 나타나는 행입니다.

두 팀(팀 E와 F)이 두 DataFrame에 모두 표시되지 않았기 때문에 제거되었습니다.

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

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

	team points assists
0 to 18 4
1 B 22 9
2 C 19 14
3 D 14 13
4 G 20 10
5:28 8

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 Left Join을 수행하는 방법
여러 열에 걸쳐 Pandas DataFrame을 병합하는 방법
Pandas 조인 또는 병합: 차이점은 무엇인가요?