112. [Python] [Pandas] 프로그래밍 기본 사항 : CONCATENATING AND MERGING

 

 

 

 
 

1. 데이터프레임의 생성

 
 

 
 

• pd.DataFrame을 사용하여 데이터프레임을 생성합니다.
• 각 데이터프레임의 인덱스와 컬럼을 지정하여 데이터를 생성합니다.

 

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
                    index=[0, 1, 2, 3])
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},
                    index=[4, 5, 6, 7])
df3 = pd.DataFrame({'A': ['A8', 'A9', 'A10', 'A11'],
                    'B': ['B8', 'B9', 'B10', 'B11'],
                    'C': ['C8', 'C9', 'C10', 'C11'],
                    'D': ['D8', 'D9', 'D10', 'D11']},
                    index=[8, 9, 10, 11])

 
 
 
 
 

2. pd.concat을 활용한 데이터프레임 결합

 

• concat을 사용하여 데이터프레임을 결합할 수 있습니다.
• axis=0은 행 방향으로 결합을 수행합니다.

 

result = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0)
print(result)

 
 
 

출력

 
 
 
 
 
 
 
 

  TIP💡 컬럼 이름 통일

 

• 병합 전에 컬럼 이름을 통일하거나 리네임을 통해 조정해야 합니다.
• rename을 사용하여 컬럼 이름 변경 가능.

df_salary.rename(columns={'Salary ($/hour)': 'Salary [$/hour]'}, inplace=True)

 
 

출력

   Employee ID first name last name
0            1      Diana Bouchard
1            2    Cynthia       Ali
2            3       Shep       Rob
3            4       Ryan      Mitch
4            5      Allen      Steve

 
 
 
 
 
 
 

3. merge를 활용한 데이터프레임 병합

 

• pd.merge를 사용하여 두 데이터프레임을 특정 컬럼을 기준으로 병합할 수 있습니다.
• on 옵션에 기준 컬럼을 지정합니다.

 

raw_data = {
    'Employee ID': ['1', '2', '3', '4', '5'],
    'first name': ['Diana', 'Cynthia', 'Shep', 'Ryan', 'Allen'],
    'last name': ['Bouchard', 'Ali', 'Rob', 'Mitch', 'Steve']
}
df_Engineering_dept = pd.DataFrame(raw_data, columns=['Employee ID', 'first name', 'last name'])

raw_data = {
    'Employee ID': ['6', '7', '8', '9', '10'],
    'first name': ['Bill', 'Dina', 'Sarah', 'Heather', 'Holly'],
    'last name': ['Christian', 'Mo', 'Steve', 'Bob', 'Michelle']
}
df_Finance_dept = pd.DataFrame(raw_data, columns=['Employee ID', 'first name', 'last name'])

merged_df = pd.merge(df_Engineering_dept, df_Finance_dept, how='outer', on='Employee ID')

 
 
 
 
 
 
 

4. how 옵션에 따른 병합 방식

 

• pd.merge의 how 옵션에 따라 데이터프레임 병합 결과가 달라집니다.
  • left: 왼쪽 데이터프레임 기준으로 병합.
  • right: 오른쪽 데이터프레임 기준으로 병합.
  • inner: 교집합 병합.
  • outer: 합집합 병합.

 

df_all = pd.merge(df_Engineering_dept, df_Finance_dept, on='Employee ID', how='left')

 
 

출력