두 개의 Pandas 데이터 프레임 결합 (공통 열에 결합)

두 개의 Pandas 데이터 프레임 결합 (공통 열에 결합)

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2 개의 데이터 프레임이 있습니다.

restaurant_ids_dataframe

Data columns (total 13 columns):
business_id      4503  non-null values
categories       4503  non-null values
city             4503  non-null values
full_address     4503  non-null values
latitude         4503  non-null values
longitude        4503  non-null values
name             4503  non-null values
neighborhoods    4503  non-null values
open             4503  non-null values
review_count     4503  non-null values
stars            4503  non-null values
state            4503  non-null values
type             4503  non-null values
dtypes: bool(1), float64(3), int64(1), object(8)`

과

restaurant_review_frame

Int64Index: 158430 entries, 0 to 229905
Data columns (total 8 columns):
business_id    158430  non-null values
date           158430  non-null values
review_id      158430  non-null values
stars          158430  non-null values
text           158430  non-null values
type           158430  non-null values
user_id        158430  non-null values
votes          158430  non-null values
dtypes: int64(1), object(7)

이 두 DataFrame을 결합하여 pandas의 DataFrame.join () 명령을 사용하여 단일 데이터 프레임으로 만들고 싶습니다.

다음 코드 줄을 시도했습니다.

#the following line of code creates a left join of restaurant_ids_frame and   restaurant_review_frame on the column 'business_id'
restaurant_review_frame.join(other=restaurant_ids_dataframe,on='business_id',how='left')

그러나 이것을 시도하면 다음과 같은 오류가 발생합니다.

Exception: columns overlap: Index([business_id, stars, type], dtype=object)

나는 pandas를 처음 접했고 join 문을 실행하는 한 내가 뭘 잘못하고 있는지 전혀 알지 못합니다.

어떤 도움을 주시면 감사하겠습니다.

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병합 을 사용 하여 두 개의 데이터 프레임을 하나로 결합 할 수 있습니다 .

import pandas as pd
pd.merge(restaurant_ids_dataframe, restaurant_review_frame, on='business_id', how='outer')

여기서 on 은 조인 할 두 데이터 프레임에 존재하는 필드 이름을 지정 하고 내부 / 외부 / 왼쪽 / 오른쪽 조인 여부를 '두 프레임의 키 조합 (SQL : 완전 외부 조인)'을 사용하는 외부와 함께 정의 하는 방법을 지정 합니다. 두 데이터 프레임에 'star'열이 있으므로 기본적으로 결합 된 데이터 프레임에 두 개의 열 star_x 및 star_y가 생성됩니다. @DanAllan이 조인 메서드에 대해 언급했듯이 kwarg로 전달하여 병합 할 접미사를 수정할 수 있습니다. 기본값은 suffixes=('_x', '_y')입니다. star_restaurant_id및 같은 작업을 수행하려면 다음을 수행 star_restaurant_review할 수 있습니다.

 pd.merge(restaurant_ids_dataframe, restaurant_review_frame, on='business_id', how='outer', suffixes=('_restaurant_id', '_restaurant_review'))

매개 변수는이 링크 에 자세히 설명되어 있습니다.

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Joining fails if the DataFrames have some column names in common. The simplest way around it is to include an lsuffix or rsuffix keyword like so:

restaurant_review_frame.join(restaurant_ids_dataframe, on='business_id', how='left', lsuffix="_review")

This way, the columns have distinct names. The documentation addresses this very problem.

Or, you could get around this by simply deleting the offending columns before you join. If, for example, the stars in restaurant_ids_dataframe are redundant to the stars in restaurant_review_frame, you could del restaurant_ids_dataframe['stars'].

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In case anyone needs to try and merge two dataframes together on the index (instead of another column), this also works!

T1 and T2 are dataframes that have the same indices

import pandas as pd
T1 = pd.merge(T1, T2, on=T1.index, how='outer')

P.S. I had to use merge because append would fill NaNs in unnecessarily.

참고URL : https://stackoverflow.com/questions/18792918/combine-two-pandas-data-frames-join-on-a-common-column