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18번째 줄:
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→개요
|열 이름과 매칭시킨 사전을 붙인다.
|열 이름과 매칭시킨 사전을 붙인다.
데이터프레임.loc["새로운인덱스"]={"열이름1":'값1', '열이름2':'값2', ...}
데이터프레임.loc["새로운인덱스"]={"열이름1":'값1', '열이름2':'값2', ...}
|}
= 가로로 합치기. 열 합치기. =
기존 데이터에서 변수를 더 추가하는 경우.
당연한 이야기지만, 이 경우엔 행의 갯수가 같아야 한다.
== DataFrame끼리. DataFrame 병합. ==
데이터프레임을 가로로 합치기.
{| class="wikitable"
!의도
!설명
!방법
|-
|옆으로 붙이기
|
|df = pd.concat([df, df2], axis=1)
|-
|기존 인덱스 무시하고 붙이기
|인덱스를 무시하고 그냥 붙인다.
|concat에 <code>ignore_index=True</code> 옵션을 준다.
|-
|같은 인덱스를 사용하는 데이터의 열 추가.
|df = pd.merge(df1, df2, how='옵션', left_index=True, right_index=True)
df1을 왼쪽에, df2를 오른쪽에 붙인다.
|
{| class="wikitable"
!옵션
!의미
|-
|how
|
{| class="wikitable"
!옵션
!의미
|-
|inner
|양쪽에 모두 있는 인덱스만 합친다.
|-
|outer
|한쪽에만 있는 인덱스라도 합친다.
|-
|left
|왼쪽 df의 인덱스를 기준으로 합친다.
(오른쪽 df의 인덱스 무시)
|-
|right
|위와 동일한데 오른쪽 기준.
|}
|-
|left_index = True
|좌측의 인덱스 기준으로 합친다.
|-
|right_index = True
|우측 기준. 거의 양쪽 다 True 옵션을 준다.
|-
|on
|무엇을 기준으로 합칠 것인가. 디폴트는 'index'이다.
|}
|}
= 세로로 합치기. 행 합치기. =
기존 데이터에서 데이터를 더 추가하는 경우.
당연한 이야기지만, 이 경우엔 열의 갯수가 같아야 한다.(행의 이름도 같아야 한다.)
== DataFrame끼리. DataFrame 병합. ==
데이터프레임을 세로로 합치기.
{| class="wikitable"
!의도
!설명
!방법
|-
|위아래로 붙이기
|두 df를 아래로 이어붙이기.
df 목록은 리스트로 준다.
|df = pd.concat([df, df2])
|}
|}