[Python] pandas로 데이터 합치기(concat, merge)

 

 

 

 

효과적으로 데이터를 분석하기 위해서는 데이터셋을 하나로 합치는 것이 필요한데요,

pandas를 통해 데이터를 합치는 두가지 방법입니다!

 

 

먼저 pandas 라이브러리를 불러와 주고

import pandas as pd

 

 

1. concat

 

행을 기준으로 concat ( default값으로 axis = 0 적용 )

pd.concat([df1,df2])

열을 기준으로 concat

pd.concat([df1, df2], axis = 1)

 

행의 인덱스 번호도 그대로 가져왔을 경우, ignore_index = True 를 이용해서 인덱스를 재배열할 수 있습니다.

pd.concat([df1,df2], ignore_index = True)

 

 

concat에서 join = 'outer' 를 default 값으로 가지기 때문에,  'inner'로 하고 싶다면 join = 'inner'를 입력하면 된답니다.

 - outer는 합집합, inner는 교집합이라고 생각하시면 됩니다!

pd.concat([df1,df2], axis = 1, join = 'inner' )

 

 

concat을 할 때, 두 데이터프레임의 인덱스를 새로 정렬하고 싶다면 ignore_index = True 를 입력하면 됩니다.

- default : ignore_index = False

pd.concat([df1,df2], ignore_index = True)

 

 

 

2. merge

 

merge는 두 데이터프레임을 각 데이터에 존재하는 key 값을 기준으로 병합할 때 사용합니다.

 

공통 열이름(id)을 기준으로 inner 옵션 병합하기

pd.merge(df1, df2)

 

outer 옵션을 줘 on = ' '값을 기준으로 병합하기

pd.merge(df1, df2, how = 'outer', on = '')

 

왼쪽 데이터를 기준으로 병합하기

pd.merge(df1, df2, how = 'left', left_on = '', right_on = '')

 

오른쪽 데이터를 기준으로 병합하기

pd.merge(df1, df2, how = 'right', left_on = '', right_on = '')