[python] 데이터프레임 병합하기 pd.merge()

pd.merge는 공통의 열을 기준으로 두 데이터프레임을 합쳐준다.

import pandas as pd


# 기준열 이름이 같을 때
pd.merge(left, right, on = '기준열', how = '조인방식')

# 기준열 이름이 다를 때
pd.merge(left, right, left_on = '왼쪽 열', right_on = '오른쪽 열', how = '조인방식')

left: 왼쪽 데이터 프레임

right: 오른쪽 데이터 프레임

on: (두 데이터프레임의 기준열 이름이 같을 때) 기준열

how: 조인 방식('left', 'right', 'inner', 'outer') 기본값은 'inner'

 

left_on: 기준열 이름이 다를 때, 왼쪽 기준열

right_on: 기준열 이름이 다를 때, 오른쪽 기준열

---

예시

# 예시 데이터 생성
students = pd.DataFrame({'Num':[4, 14, 7, 11, 10], 'students':['채치수', '정대만', '송태섭', '서태웅', '강백호']})
grade = pd.DataFrame({'Num':[14, 11, 12], 'Grade':['A', 'B', 'C']})

students과 grade는 Num를 공통의 열로 가지고 있다.

Num를 기준으로 데이터프레임을 병합해보자.

1. how = JOIN 방식

 

Left Join: 왼쪽 데이터프레임을 기준으로 한다. 오른쪽 데이터프레임에 없는 값은 NaN으로 나타난다.

pd.merge(left, right, on = 'col', how = 'left')

 

Right Join: 오른쪽 데이터프레임을 기준으로 조인한다. 왼쪽 데이터프레임에 없는 값은 NaN으로 나타낸다.

pd.merge(left, right, on = 'col', how = 'right')

 

Inner Join: 교집합을 의미한다. 양쪽에 공통으로 있는 값만 나타낸다.

pd.merge(left, right, on = 'col', how = 'inner')

 

Outer Join: 모든 값이 나타나도록 한다. 왼쪽 데이터프레임과 오른쪽 데이터프레임에 없는 값들은 NaN으로 나타난다.

pd.merge(left, right, on = 'col', how = 'outer')

 

 

2. on = '기준열'

공통이 되는 기준 열이 여러 개일 때

pd.merge(left, right, on = ['col1', 'col2'])

 

두 데이터프레임의 열 이름이 다를 때

위 예시처럼 양쪽 데이터프레임에서 merge의 기준이 되는 열의 이름이 같다면 on = '기준열'로 지정해주면 된다. 하지만 양쪽 데이터프레임에서 기준이 되는 열의 이름이 다르다면 각각 left_on = '왼쪽 열', right_on = '오른쪽 열'로 지정하면 된다.

pd.merge(left, right, left_on = '왼쪽 열', right_on = '오른쪽 열')

 

참조: https://mizykk.tistory.com/82