Pandas 데이터 프레임에 열 추가

이것은 아마도 쉬울 수 있지만 다음 데이터가 있습니다.

데이터 프레임 1 :

index dat1
0     9
1     5

데이터 프레임 2 :

index dat2
0     7
1     6

다음과 같은 형식의 데이터 프레임이 필요합니다.

index dat1  dat2
0     9     7
1     5     6

append방법을 사용해 보았지만 교차 조인 (예 : 데카르트 곱) 이 생겼습니다 .

이를 수행하는 올바른 방법은 무엇입니까?

일반적으로 조인을 찾고있는 것 같습니다.

> dat1 = pd.DataFrame({'dat1': [9,5]})
> dat2 = pd.DataFrame({'dat2': [7,6]})
> dat1.join(dat2)
   dat1  dat2
0     9     7
1     5     6

다음을 사용할 수도 있습니다.

dat1 = pd.concat([dat1, dat2], axis=1)

모두 join()와 concat()방법은 문제를 해결할 수 있습니다. 그러나 언급해야 할 경고가 하나 있습니다 . 인덱스를 재설정 join()하거나 concat()다른 DataFrame에서 일부 행을 선택하여 일부 데이터 프레임을 처리하려는 경우.

아래의 한 예는 join 및 concat의 흥미로운 동작을 보여줍니다.

dat1 = pd.DataFrame({'dat1': range(4)})
dat2 = pd.DataFrame({'dat2': range(4,8)})
dat1.index = [1,3,5,7]
dat2.index = [2,4,6,8]

# way1 join 2 DataFrames
print(dat1.join(dat2))
# output
   dat1  dat2
1     0   NaN
3     1   NaN
5     2   NaN
7     3   NaN

# way2 concat 2 DataFrames
print(pd.concat([dat1,dat2],axis=1))
#output
   dat1  dat2
1   0.0   NaN
2   NaN   4.0
3   1.0   NaN
4   NaN   5.0
5   2.0   NaN
6   NaN   6.0
7   3.0   NaN
8   NaN   7.0

#reset index 
dat1 = dat1.reset_index(drop=True)
dat2 = dat2.reset_index(drop=True)
#both 2 ways to get the same result

print(dat1.join(dat2))
   dat1  dat2
0     0     4
1     1     5
2     2     6
3     3     7


print(pd.concat([dat1,dat2],axis=1))
   dat1  dat2
0     0     4
1     1     5
2     2     6
3     3     7

사실 :

data_joined = dat1.join(dat2)
print(data_joined)

올바른 Google 검색의 문제 :

data = dat_1.append(dat_2)
data = data.groupby(data.index).sum()