06. 데이터프레임 합치기

1. 데이터프레임 합치기

  

 

• 데이터프레임 합치기

concat()	데이터를 합침 sort=False 옵션으로 순서가 유지되도록 함 axis=0는 기본값 axis=1인 경우, 같은 index 결합
reset_index()	index를 새롭게 적용 drop=True 옵션으로 기존 index를 삭제
merge()	특정 고유한 키(unique, id)값을 기준으로 합침

 

 

• 새로운 CSV 파일 다운 (결합할 데이터)

다운로드

 

 

 

• 데이터 불러오고 복사

 

 

         df1 = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/1. KDT/5. 데이터 분석/데이터/idol.csv')

         df2 = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/1. KDT/5. 데이터 분석/데이터/idol2.csv')

 

 

         df1

         df2

 

        # 첫번째 테이블 복사해서 사용하기

        df_copy = df1.copy()

 

 

 

• 행으로 합치기

 

         

       # 첫번째 테이블 복사해서 사용하기

          pd.concat([df1, df_copy]) #axis = (기본값)

 

        # 합친 테이블 넣어주기

          df_concat = pd.concat([df1, df_copy])

 

 

          # reset_index() : index를 새롭게 적용

          # drop = True 옵션을 사용하여 기존 index가 칼럼으로 만들어지는 것을 방지

          df_concat.reset_index(drop=True)

  

 

 

 

• 열로 합치기
  
  

 

 

        # 열로 합치기

        # df1과 df2를 열(axis=1)로 합친다

        pd.concat([df1,df2], axis=1) # 같은 index와 결합

 

        # df2에서 인덱스 1, 3, 5, 7에 해당하는 행을 제거

         df3 = df2.drop([1,3,5,7])

         df3

 

 

        # df1과 df3를 열(axis=1)로 합치기 (같은 인덱스끼리 결합)

        # 1,3,5,7은 데이터가 없어서 NaN

        pd.concat([df1, df3], axis=1)

 

 

        # df2에서 인덱스 1, 3, 5, 7, 9에 해당하는 행을 제거

        df_right = df2.drop([1,3,5,7,9], axis = 0)

        df_right

 

       # 순서가 0부터 새롭게 정렬 (reset)

        df_right = df_right.reset_index(drop=True)

        df_right

 

 

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

 

 

 

 

• merge() 특정 고유한 키(unique, id) 값을 기준으로 합침

  

          merge(데이터프레임1, 데이터프레임2, on='유니크값', how='병합의 기준')

 

left : 1번째 데이터 기준, 1번째 데이터 모두 출력 rihgt : 2번째 데이터 기준, 2번째 데이터  모두 출력 inner : 두 개다 같은 경우, 교집합인 데이터 출력 cross : 모든 데이터를 한번씩 다 출력, 경우의 수가 많음

  

 

        pd.merge(df1, df_right, on='이름',how='left')

  

        pd.merge(df1, df_right, on='이름',how='right')

        # (1,3,5,7,9)정국,하니, 다니엘 없어짐 - 오른쪽 중심

 

        pd.merge(df1, df_right, on='이름',how='inner')

        #결과는 동일

 

        pd.merge(df1, df_rigth, on='이름', how='cross') #오류

 

 

        pd.merge(df1, df_right, how='cross')

        #오류가 해결됨

 

 

 

✅ 문제 풀어보기

❔ df_right 데이터 프레임에 아래와 같은 데이터를 추가하고 df1과 merge를 하여 출력
    추가할 행: '이름: 김사과, 연봉:7000, 가족수:10'
    ( 단, how=right 를 함 )

• dic 딕셔너리 행추가

  

        # 추가할 행 딕셔너리 생성

        dic = {

              '이름'   : '김사과',

              '연봉'   : 7000,

              '가족수' : '10'

              }

        # 행 추가하기 concat() : 데이터를 합침, axis = 0 (기본값)

        df_right = pd.concat([df_right, pd.DataFrame(dic, index=[0])], ignore_index=True)

        df_right

 

  

 

• 추가한 데이터 테이블과 merge

  

 

          # df_right와 df1 concat

          pd.merge(df1, df_right ,how='right')

 

  

 

 

• df1과 df_right 데이터 테이블 열이름으로 합치기

 

          # 데이터프레임의 열 이름을 '성함', '연봉', '가족수'로 변경

          df_right.columns = ['성함', '연봉', '가족수']

          df_right

 

          # df1과 df_right 데이터 테이블 열 이름으로 합치기

          # pd.merge(df1, df_right, on='이름', how='right') # KeyError: '이름' # 오류

          pd.merge(df1, df_right, left_on='이름', right_on='성함', how='right')