June 2019
Beginner to intermediate
664 pages
18h 26m
Korean
Content preview from 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석(2판): 영화 평점, 이름 통계, 선거 데이터 등 실사례 사용
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315
8
장
데이터 준비하기: 조인, 병합, 변형
8.2
데이터 합치기
pandas
객체에 저장된 데이터는 여러 가지 방법으로 합칠 수 있다.
●
pandas
.
merge
는 하나 이상의 키를 기준으로
DataFrame
의 로우를 합친다.
SQL
이나 다른 관계형 데이터
베이스의
join
연산과 유사하다.
●
pandas
.
concat
은 하나의 축을 따라 객체를 이어붙인다.
●
combile
_
first
인스턴스 메서드는 두 객체를 포개서 한 객체에서 누락된 데이터를 다른 객체에 있는 값으
로 채울 수 있도록 한다.
각각의 데이터를 합치는 방법에 대해 다양한 예제와 함께 살펴보게 될 것이다. 이 기법은 책 전
체에서 계속 활용된다.
8.2.1
데이터베이스 스타일로
DataFrame
합치기
병합 (머지
merge
)이나 조인
join
연산은 관계형 데이터베이스의 핵심적인 연산인데, 하나 이상의
키를 사용해서 데이터 집합의 로우를 합친다.
pandas
의
merge
함수를 이용해서 이런 알고리즘
을 데이터에 적용할 수 있다.
예제를 살펴보자.
In
[
35
]:
df1
=
pd
.
DataFrame
({'
key
':
['
b
',
'
b
',
'
a
',
'
c
',
'
a
',
'
a
',
'
b
'],
....:
'
data1
':
range
(
7
)})
In
[
36
]:
df2
=
pd
.
DataFrame
({'
key
':