파이썬에서의 데이터 병합

데이터 분석에서는 데이터세트를 결합하는 일이 흔합니다. 파이썬은 판다스에서 데이터세트를 효율적으로 병합하고, 조인하고, 연결할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. 이 수업에서는 파이썬에서 데이터를 병합하는 주요 기법을 다룹니다.

연결

연결은 행이나 열을 따라 데이터 세트를 쌓아 결합합니다. 이때 pd.concat() 함수를 사용합니다.

예:

import pandas as pd data1 = {'Name': ['Alice'], 'Age': [25]} data2 = {'Name': ['Bob'], 'Age': [30]} df1 = pd.DataFrame(data1) df2 = pd.DataFrame(data2) df = pd.concat([df1, df2])

DataFrame 병합

병합은 공통 열이나 인덱스를 기준으로 데이터세트를 결합합니다. pd.merge()를 사용하여 DataFrame을 병합합니다.

예시:

data1 = {'ID': [1, 2], 'Name': ['Alice', 'Bob']} data2 = {'ID': [1, 2], 'Age': [25, 30]} df1 = pd.DataFrame(data1) df2 = pd.DataFrame(data2) df = pd.merge(df1, df2, on='ID')

결합 유형

merge() 함수는 다양한 결합 유형을 지원합니다.

• 내부 결합: 두 DataFrames에서 키가 일치하는 행을 반환합니다.
• 외부 결합: 모든 행을 반환하고 결측값을 NaN으로 채웁니다.
• 왼쪽 결합: 왼쪽 DataFrame의 모든 행을 유지합니다.
• 오른쪽 결합: 오른쪽 DataFrame의 모든 행을 유지합니다.

여러 키를 기준으로 조인하기

on 매개변수에 열 이름 목록을 전달하면 여러 키를 사용하여 DataFrames를 병합할 수 있습니다.

예:

pd.merge(df1, df2, on=['Key1', 'Key2'])

열을 기준으로 연결하기

axis=1을 사용하면 DataFrame을 나란히(열 기준으로) 연결할 수 있습니다.

예시:

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

겹치는 데이터 결합

combine_first() 메서드는 겹치는 데이터를 결합하고 다른 DataFrame에서 누락된 값을 채웁니다.

예시:

df1.combine_first(df2)

복습

이번 레슨에서는 다음 내용을 배웠습니다.

• 연결: pd.concat()을 사용하여 DataFrames를 쌓습니다.
• 병합: pd.merge()를 사용하여 공통 키를 기준으로 DataFrames를 결합합니다.
• 결합 유형: 내부, 외부, 왼쪽, 오른쪽 결합이 있습니다.
• 겹치는 데이터 결합: combine_first()를 사용합니다.

축하합니다!

파이썬에서의 데이터 병합에 대한 수업을 완료하셨습니다. 다음 수업으로 넘어가 데이터에서 특성을 추출하는 방법을 알아보세요.