[Pandas] 3. DataFrame의 Join (merge)

여러 DataFrame의 Join

• inner
• left outer join
• right outer join
• outer join
  

pd.merge의 구조

pd.merge(left, right, how, on, left_on, right_on, left_index, right_index)

• left : 왼쪽 DataFrame
• right : 오른쪽 DataFrame
• how : inner, left, right, outer
• on : 두 DataFrame을 Join할 기준 컬럼명(컬럼명이 동일할 경우)
• left_on : 왼쪽 DataFrame의 Join할 기준 컬럼
• right_on : 오른쪽 DataFrame의 Join할 기준 컬럼
• left_index : 왼쪽 DataFrame index로 Join할 경우 True
• right_index : 오른쪽 DataFrame index로 Join할 경우 True

on = "공통 Column"

data에는

짱구 철수 훈이

adddata에는

짱구 철수 유리

가 포함되어 있다.

how = "inner"

inner join을 할 경우, 공통되는 짱구, 철수만 출력이 된다.

data = DataFrame([["짱구", 180, 70], ["철수", 170, 65], [
                 "훈이", 160, 75]], columns=["이름", "키", "몸무게"])
adddata = DataFrame([["짱구", 80], ["철수", 100], ["유리", 100]], columns=["이름", "점수"])
print(pd.merge(left = data, right = adddata, how = "inner", on = "이름"))

how = "left"

left join을 할 경우, 왼쪽 DataFrame에 포함되는 짱구, 철수, 훈이가 출력된다.

data = DataFrame([["짱구", 180, 70], ["철수", 170, 65], [
                 "훈이", 160, 75]], columns=["이름", "키", "몸무게"])
adddata = DataFrame([["짱구", 80], ["철수", 100], ["유리", 100]], columns=["이름", "점수"])
print(pd.merge(left = data, right = adddata, how = "left", on = "이름"))

훈이의 경우 right DataFrame에 포함되지 않으므로, "점수" 값이 NaN으로 표시된다.

how = "outer"

outer join을 할 경우, left DataFrame과 Right DataFrame에 해당하는 모든 값을 불러온다.

data = DataFrame([["짱구", 180, 70], ["철수", 170, 65], [
                 "훈이", 160, 75]], columns=["이름", "키", "몸무게"])
adddata = DataFrame([["짱구", 80], ["철수", 100], ["유리", 100]], columns=["이름", "점수"])
print(pd.merge(left = data, right = adddata, how = "outer", on = "이름"))

같은 index로 합치기

# "이름" 컬럼을 index로 설정
data = data.set_index("이름") 
adddata = adddata.set_index("이름")

print(pd.merge(left=data, right=adddata,
      left_index=True,  right_index=True, how="inner"))