[Python] Pandas Dataframe 기본(merge, concat, concat 행, 열 기준으로 병합, 연결)

예시 데이터 프레임

import pandas as pd

left = pd.DataFrame({
   'id':[1,2,3,4,5],
   'Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen', 'Alice', 'Ayoung'],
   'subject_id':['sub1','sub2','sub4','sub6','sub5']})

right = pd.DataFrame(
   {'id':[1,2,3,4,5],
   'Name': ['Billy', 'Brian', 'Bran', 'Bryce', 'Betty'],
   'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']})

 

jupyer ntoebook에서 실행 결과 left, right 출력

1. 두 개의 데이터프레임을 Key 기준으로 합치기

pd.merge(left,right,on='id')

id 기준으로 오른쪽에 합쳐진 것을 볼 수 있다 

2. 두 개의 데이터프레임을 multiple key로 합치기

pd.merge(left,right,on=['id','subject_id'])

id와 subject_id가 같은 데이터가 합쳐짐

3. merge에 how 인자 추가해서 합치기

Merge 방법	SQL에선?	설명
left	LEFT OUTER JOIN	왼쪽 데이터프레임 key로 합치기
right	RIGHT OUTER JOIN	오른쪽 데이터프레임 key로 합치기
outer	FULL OUTER JOIN	key의 합집합 이용
inner	INNER JOIN	key의 교집합 이용

Left join

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

왼쪽 데이터프레임 기준으로 합쳐짐

Right join

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

오른쪽 데이터프레임 기준으로 합쳐짐

Outer join

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

두 데이터프레임의 합집합으로 합쳐짐

Inner join

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

두 데이터프레임의 교집합으로 합쳐짐

4. 두 개의 데이터프레임을 concat으로 연결하기 (행 아래로 삽입)

pd.concat([left, right])