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2つのパンダDataFrameをマージするにはどうすればよいですか？

質問者：Emeka Maortua |最終更新日：2020年2月5日
カテゴリ：テクノロジーおよびコンピューティングデータベース
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このセクションではなど、これらのデータフレーム、パンダは（CONCATのような複数の機能を提供して参加）、マージ（）、（）に参加するには、パンダのマージ（）関数を使って練習します。あなたは、データフレームは、現在データフレームの両方のid列に存在する共通の価値観に基づいて単一のデータフレームにマージされていることに気づくことができます。

この点で、データフレームをマージするにはどうすればよいですか？

2つのデータフレームをマージする

  1. 説明。 2つのデータフレームを共通の列または行の名前でマージします。
  2. 使用法。 merge（x、y、by、by.x、by.y、sort = TRUE）
  3. 引数。 x、y。
  4. 詳細。デフォルトでは、データフレームは両方の名前を持つ列にマージされますが、列の個別の指定はによって指定できます。
  5. 価値。データフレーム。
  6. 関連項目。
  7. 例。

上記のほかに、パンダでのマージと結合の違いは何ですか？パンダの機能にアクセスするための便利な方法としてのjoin （）メソッド。 join （df2）は、常にdf2のインデックスを介して結合しますが、df1です。マージ（DF2）はDF2の1つ以上の列（デフォルト）またはDF2のインデックス（right_index付き=真）に参加することができます。左側のテーブルのルックアップ：デフォルトでは、df1。

これを考慮して、パンダの別のデータフレームにデータフレームを追加するにはどうすればよいですか？

パンダデータフレーム。追記（）関数は、新しいデータフレーム・オブジェクトを返す、指定されたデータフレームの端部に他のデータフレームの行を追加するために使用されます。元のデータフレームにない列が新しい列として追加され、新しいセルにNaN値が入力されます。 ignore_index：Trueの場合、インデックスラベルを使用しないでください。

パンダに複数の列をドロップするにはどうすればよいですか？

パンダのドロップ機能を使用して、複数の列をドロップすることもできます。落としたり、複数の列を削除するには、一つは単に私たちがリストとしてドロップすることを列のすべての名前を与える必要があります。これは、gapminderデータフレームから3つの列を削除する例です。

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パンダに重複をドロップするにはどうすればよいですか？

パンダのdrop_duplicates（）メソッドは、データフレームから重複を削除するのに役立ちます。
  1. 構文：DataFrame.drop_duplicates（subset = None、keep = 'first'、inplace = False）
  2. パラメーター：
  3. インプレース：ブール値。Trueの場合、重複する行を削除します。
  4. 戻り値のタイプ：渡された引数に応じて重複行が削除されたDataFrame。

NaNはパンダですか？

NaN値を検出するには、 pandasはいずれかを使用します。 isna（）または。無効です（） 。 NaN値は、パンダがnumpyの上に構築されているという事実から継承されていますが、2つの関数の名前は、パンダが模倣しようとした構造と機能を備えたRのDataFrameに由来しています。

Pysparkで2つのDataFrameを結合するにはどうすればよいですか？

概要： Pyspark DataFrameには、結合の右側にあるDataFrame 、結合されるフィールド、および結合のタイプ（inner、outer、left_outer、right_outer、leftsemi）の3つのパラメーターを受け取るjoinメソッドがあります。 df1などの左側のDataFrameオブジェクトからjoinメソッドを呼び出します。参加（df2、df1。

パンダの列を並べ替えるにはどうすればよいですか？

簡単な方法の1つは、必要に応じて再配置された列のリストを使用してデータフレームを再割り当てすることです。あなたが望むことを正確に行います。希望する順序で列の新しいリストを作成する必要があります。次に、df = df [cols]を使用して、この新しい順序で列を再配置します。より一般的なアプローチを使用することもできます。

Rで2つのデータセットを組み合わせるにはどうすればよいですか？

Rでデータセットを結合およびマージする方法
  1. 列を追加することにより：2つのデータセットに等しい行のセットがあり、行の順序が同じである場合、列を追加することは理にかなっています。
  2. 行を追加する：両方のデータセットに同じ列があり、下部に行を追加する場合は、rbind（）を使用します。

Cbind Rとは何ですか？

Rでの一般的なデータ操作タスクには、データフレームへのマージが含まれます。 cbind関数（列バインドの略）を使用して、同じ行数の2つのデータフレームを1つのデータフレームに結合できます。 cbindは単純ですが、小さなデータセットに関するかなり一般的な問題、つまりコードの欠落や混乱に対処します。

DataFrameをリストに追加するにはどうすればよいですか？

パンダを使用してください。 DataFrame。 append（）を使用して、リストを行として追加します
  1. df = pd。 DataFrame（[[1、2]、[3、4]]、columns = ["a"、 "b"]）
  2. print（df）
  3. to_append = [5、6]
  4. a_series = pd。 Series（to_append、index =df。columns）
  5. df = df。 append（a_series、ignore_index = True）
  6. print（df）

データフレームが空かどうかはどうすればわかりますか？

パンダ–DataFrameが空かどうかを確認します
DataFrame 。 emptyは、 DataFrameが空であるかどうかにかかわらず、ブールインジケーターを返します。 DataFrameが空の場合、Trueが返されます。データフレームが空でない場合、Falseが返されます。

タプルを連結することはできますが、タプルにリストすることはできませんか？

TypeError例外：できタプルにのみCONCATENATEタプル（ない"INT"）。
  • Pythonタプルは不変のオブジェクトです。
  • したがって、それを変更しようとする操作（追加など）は許可されません。ただし、次の回避策を使用できます。
  • まず、組み込み関数list（）を使用してタプルをリストに変換します。
  • リストオブジェクトにはいつでもアイテムを追加できます。

データフレームのインデックスを変更するにはどうすればよいですか？

DataFrameインデックスを設定する方法は2つあります。
  1. パラメータinplace = Trueを使用して、現在のDataFrameインデックスを設定します。
  2. 新しく作成されたDataFrameインデックスを変数に割り当て、その変数をさらに使用して、インデックス付きの結果を使用します。

Pythonで空のDataFrameをどのように初期化しますか？

pdを使用します。 DataFrame （）を使用して、列名を持つ空のDataFrameを作成します。 pdを呼び出します。列として文字列のリストを持つDataFrame （columns = None）は、列名を持つ空のDataFrameを作成します。

Pythonでリストにどのように追加しますか？

append （x）リストの最後に項目を追加します; a [len（a）：] = [x]と同等です。指定されたリスト内のすべてのアイテムを追加して、リストを拡張します; a [len（a）：] = Lと同等です。指定された位置にアイテムを挿入します。

データフレームをどのように作成しますか？

PythonでpandasDataFrameを作成するには、次の汎用テンプレートに従います。importpandas as pd data = {'First Column Name'：['First value'、 'Second value'、]、 'Second Column Name'：['First value '、' 2番目の値 '、]、。 } df = pd。 DataFrame （data、columns = ['First Column Name'、 'Second Column Name'、]）

データフレームに列を追加するにはどうすればよいですか？

答え。はい。インデックスを指定し、 insert （）関数を使用することで、指定した位置の新しい列をデータフレームに追加できます。デフォルトでは、列を追加することは、常にデータフレームの最後の列として追加されます。これにより、インデックス2に列が挿入され、dataによって提供されるデータが入力されます。

PythonでDataFrameをどのようにマージしますか？

その他のマージタイプ
  1. 内部マージ/内部結合–デフォルトのパンダの動作。マージの「オン」値が左右のデータフレームの両方に存在する行のみを保持します。
  2. 左マージ/左外部結合–（別名左マージまたは左結合）すべての行を左データフレームに保持します。

マージと結合の違いは何ですか？

マージは、2つのデータソースからの並べ替えられたデータを組み合わせたものです。すべてのユニオンに似ていますが、ソースからのデータは並べ替える必要があります。一方、マージ結合は、SQL結合と同様に、1つの列（列）に基づいてデータソースを結合するために使用されます。マージトランスフォーメーションは、2つの並べ替えられたデータセットを1つのデータセットに結合します。

内部結合SQLとは何ですか？

SQLの内部結合とは何ですか？ INNER JOINは、列が一致する限り、参加している両方のテーブルからすべての行を選択します。 SQL INNER JOINはJOIN句と同じで、2つ以上のテーブルの行を結合します。

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