[Pandas] 데이터 병합

🔍 데이터 병합

cf) 데이터 [right], [left] 만들기

 - 딕셔너리 안에 리스트 형태(컬럼 기준으로 열 값이 들어감)

left = pd.DataFrame({
    "key": ["K0","K1","K2","K4"],
    "A": ["A0","A1","A2","A3"],
    "B": ["B0","B1","B2","B3"]
})

 

- # 리스트 안에 딕셔너리 형태(행 하나씩 들어감)

right = pd.DataFrame([
    {"key":"K0","C":"C0","D":"D0"},
    {"key":"K1","C":"C1","D":"D1"},
    {"key":"K2","C":"C2","D":"D2"},
    {"key":"K3","C":"C3","D":"D3"}  
])
right

 

1. pd.merge(data1, data2, how="방법", on="기준")

- 두 데이터 프레임에서 컬럼이나 인덱스를 기준으로 잡고 병합하는 방법

- 기준이 되는 컬럼이나 인덱스를 키값이라고 한다.

- 기준이 되는 키값은 두 데이터 프레임에 모두 포함되어야 한다.

 

- how="inner"가 디폴트 값(교집합)

pd.merge(left, right, on="key")
pd.merge(left, right, how="inner", on="key")

- how="outer" : 합집합

pd.merge(left, right, how="outer", on="key")

 

 

- how를 이용하여 어느 쪽을 대표로 할 지 정할 수 있음

pd.merge(left, right, how="left", on="key")
pd.merge(left, right, how="right", on="key")

 

2. set_index("인덱스", inplace=True)

- 선택한 컬럼을 데이터 프레임 인덱스로 지정

result.set_index("key", inplace=True)

 

3) 그 외 

- concat()

- join()