13.python_merge_concat_join

Modified on Jan 06 2022

# -_- coding: utf-8 -_-

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Created on Mon Dec 27 13:20:27 2021

@author: hanju
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13. merge vs. concat

• 행이 서로 분리되어 있는 하나의 데이터프레임으로 합치기

• 컬럼이 서로 불리되어 있는 하나의 데이터vㅡ레임으로 합치기

• 참조 조건 사용, 연된된 두 데이터를 병합(join)

  import pandas as pd
  import numpy as np
  from pandas import Series, DataFrame

DataFrame(np.arange(1,7).reshape(2,3), columns=\['A','B','C'\])  
df1 = DataFrame(np.arange(1,7).reshape(2,3), columns=\['A','B','C'\])

# A B C

# 0 1 2 3

# 1 4 5 6

DataFrame(np.arange(10,61,10).reshape(2,3), columns=\['A','B','C'\])  
df2 = DataFrame(np.arange(10,61,10).reshape(2,3), columns=\['A','B','C'\])

# Out\[69\]:

# A B C

# 0 10 20 30

# 1 40 50 60

concat

pd.concat([df1,df2],axis = 0)
# 행의 결합 >> 기본은 세로방향으로 합쳐짐 / 열을 기준으로
'''
    A   B   C
0   1   2   3
1   4   5   6
0  10  20  30
1  40  50  60
'''
pd.concat([df1,df2],axis=1)
# 열의 결합 >> 가로방향으로 합쳐짐 / 행을 기준으로
'''
   A  B  C   A   B   C
0  1  2  3  10  20  30
1  4  5  6  40  50  60
'''
pd.concat([df1,df2], ignore_index=True)
# 순차적인 인덱스가 부여됨 0123456 이런식으로 됨
'''
    A   B   C
0   1   2   3
1   4   5   6
2  10  20  30
3  40  50  60
'''
emp = pd.read_csv('./data/emp.csv')
emp
#    empno  ename  deptno   sal
# 0      1  smith      10  4000
# 1      2  allen      10  4500
# 2      3   ford      20  4300
# 3      4  grace      10  4200
# 4      5  scott      30  4100
# 5      6   king      20  4000

df_dept = DataFrame({'deptno':[10,20,30], 'dname':['인사부', '총무부','IT분석팀']})
df_dept
#    deptno  dname
# 0      10    인사부
# 1      20    총무부
# 2      30  IT분석팀

조인

• 두 데이터프레임(테이블) 참조조건 활용, 하나의 객체로 합치거나 데이터를 처리하는 행위
• merge가 두 데이터 프레임 조인을 수행, 등가 조건만을 사용하여 조인이 가능

pd.merge(left,             # 첫번째 데이터프레임
         right,            # 두번째 데이터프레임
         how='inner',      # 조인 방법(default = 'inner' )
         on=,              # 조인하는 컬럼(컬럼명이 서로 같을 때) 
         left_on=,         # 첫번째 데이터프레임 조인(컬럼명이 서로 다를 때)
         right_on=)        # 두번째 데이터프레임 조인(컬럼명이 서로 다를 때)


pd.merge(emp, df_dept, how='inner', on ='deptno')
#    empno  ename  deptno   sal  dname
# 0      1  smith      10  4000    인사부
# 1      2  allen      10  4500    인사부
# 2      4  grace      10  4200    인사부
# 3      3   ford      20  4300    총무부
# 4      6   king      20  4000    총무부
# 5      5  scott      30  4100  IT분석팀

pd.merge(emp, df_dept, how='outer', on ='deptno') # 다른 key 값이 없어서?
#    empno  ename  deptno   sal  dname
# 0      1  smith      10  4000    인사부
# 1      2  allen      10  4500    인사부
# 2      4  grace      10  4200    인사부
# 3      3   ford      20  4300    총무부
# 4      6   king      20  4000    총무부
# 5      5  scott      30  4100  IT분석팀