판다스 데이터프레임 합치기 (concat, merge)

 

 

데이터 분석을 하다 보면 다른 데이터프레임을 서로 합쳐야 하는 경우가 있는데요, 판다스로 다른 데이터프레임을 합치는 방법에 대하여 알아보도록 하겠습니다. 출발합니다!

 

 

 

 

데이터 준비 1

 

 

data_one = {'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']}
data_two = {'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'], 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']}
one = pd.DataFrame(data_one)
two = pd.DataFrame(data_two)

 

 

먼저 임의로 데이터프레임 두 개 (one과  two)를 만들어 줍니다. 

 

 

one

 

 

 

 

two

 

 

 

 

 

 

Concat ( ): 행을 기준으로 합치기

 

 

A = pd.concat([one,two],axis=0)
A

 

 

 

 

concat 함수를 이용하면 다른 데이터프레임을 서로 합칠 수 있습니다. pd.concat([one,two],axis=0)는 one과 two 테이블을 행 (axis = 0) 기준으로 합친다는 의미입니다. 

 

 

 

 

Concat ( ): 행을 기준으로 합치기

 

 

B = pd.concat([one,two],axis=1)
B

 

 

 

 

열을 기준으로 합치고 싶다면 pd.concat([one,two],axis=1)와 같이 axis 값을 0이 아닌 1로 입력하면 됩니다.  

 

 

 

 

Concat ( ): 행을 기준으로 합치기, 열 이름 일

 

 

two.columns = one.columns
pd.concat([one,two])

 

 

 

 

위에서는 각 데이터프레임에 있는 열 이름이 다르기 때문에 행을 기준으로 합치니 Null 값이 생겼습니다. Null 값을 없애고 싶으면 two.columns = one.columns와 같이 각 데이터프레임의 열 이름을 같게 만들어주고 다시 행을 기준으로 합치면 됩니다.  

 

 

 

 

데이터 준비 2

 

 

C = pd.DataFrame({'reg_id':[1,2,3,4],'name':['Andrew','Bobo','Claire','David']})
D = pd.DataFrame({'log_id':[1,2,3,4],'name':['Xavier','Andrew','Yolanda','Bobo']})

 

 

먼저 임의로 데이터프레임 두 개 (C와 D)를 만들어 줍니다. 

 

 

C

 

 

 

 

D

 

 

 

 

 

 

Merge( ) _ Inner Join

 

 

pd.merge(C,D,how='inner',on='name')

 

 

 

 

merge 함수를 사용해도 다른 데이터프레임을 합칠 수 있습니다. concat과는 다르게 합치는 방식을 지정할 수 있습니다.  pd.merge(c,d,how='inner',on='name')는 c와 d 데이터프레임을 합치는데 두 테이블에 공통으로 존재하는 (how = 'inner') 이름 (on = 'name')을 기준으로 합친다는 의미입니다. c와 d 데이터프레임에 공통으로 존재하는 이름은 Andrew와 Bobo이기 때문에 합쳐진 데이터프레임에는 2개의 행만 있습니다.

 

 

 

 

Merge( ) _ Left Join

 

 

pd.merge(c,d,how='left',on='name')

 

 

 

 

left join (how = 'left')은 합치는 데이터프레임 중 먼저 지정한 데이터프레임 (c)을 기준으로 다음 데이터프레임 (d)을 합친다는 의미입니다. merge는 기본적으로 고유값을 가지는 열 (id와 같이 중복이 없는 값)을 기준으로 데이터프레임을 합치기 때문에 고유값을 가지는 열이 2개 이상이 아닌 경우 입력하지 않아도 됩니다. 사용 중인 두 테이블에 고유값을 가진 열은 name 밖에 없기 때문에 on = 'name'은 생략해도 됩니다. 

 

 

 

 

Merge( ) _ Right Join

 

 

pd.merge(c,d,how='right',on='name')

 

 

 

 

right join (how = 'right')은 합치는 데이터프레임 중 이후 지정한 데이터프레임 (d)을 기준으로 먼저 지정한 데이터프레임 (c)을 합친다는 의미입니다. 

 

 

 

 

Merge( ) _ Outer Join

 

 

pd.merge(c,d,how='outer',on='name')

 

 

 

 

outer join (how = 'outer')은 기준 데이터프레임에 상관없이 양쪽 데이터프레임의 데이터가 모두 합쳐지도록 합니다. 

 

 

 

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