[Pandas] Pandas Cheat Sheet(Combine Data Sets)

Combine Data Sets¶

In [1]:

import pandas as pd

In [2]:

adf = pd.DataFrame({"x1": ["A", "B", "C"], "x2": [1, 2, 3]})
adf

Out[2]:

	x1	x2
0	A	1
1	B	2
2	C	3

In [3]:

bdf = pd.DataFrame({"x1": ["A", "B", "D"], "x3": ["T", "F", "T"]})
bdf

Out[3]:

	x1	x3
0	A	T
1	B	F
2	D	T

pd.merge(): 데이터 프레임 합치기¶

• how는 데이터를 어떠한 방법으로 합칠지에 관한 옵션입니다.
• on은 기준이 되는 열을 의미합니다.

left¶

• 왼쪽 데이터프레임을 기준으로 조입합니다.
• 오른쪽 데이터프레임에 존해하지 않는 값은 NaN으로 표시됩니다.

In [4]:

pd.merge(adf, bdf, how='left', on='x1')

Out[4]:

	x1	x2	x3
0	A	1	T
1	B	2	F
2	C	3	NaN

right¶

• 오른쪽 데이터프레임을 기준으로 조입합니다.
• 왼쪽 데이터프레임에 존해하지 않는 값은 NaN으로 표시됩니다.

In [5]:

pd.merge(adf, bdf, how='right', on='x1')

Out[5]:

	x1	x2	x3
0	A	1.0	T
1	B	2.0	F
2	D	NaN	T

inner¶

• 교집합을 의미하며. 두 데이터프리임에 공통으로 존재하는 값만 표시됩니다.

In [6]:

pd.merge(adf, bdf, how='inner', on='x1')

Out[6]:

	x1	x2	x3
0	A	1	T
1	B	2	F

outer¶

• 두 데이터프레임에 모든 값이 표시됩니다.
• 왼쪽 데이터프레임과 오른쪽 데이터프레임에 없는 값들은 NaN으로 표시됩니다.

In [7]:

pd.merge(adf, bdf, how='outer', on='x1')

Out[7]:

	x1	x2	x3
0	A	1.0	T
1	B	2.0	F
2	C	3.0	NaN
3	D	NaN	T

isin 활용하기¶

In [8]:

adf.x1.isin(bdf.x1)

Out[8]:

0     True
1     True
2    False
Name: x1, dtype: bool

• 다음은 bdf.x1에 존재하는 값을 찾고, 그 값들이 adf.x1에 존재하는지 여부를 알려줍니다.

In [9]:

adf[adf.x1.isin(bdf.x1)]

Out[9]:

	x1	x2
0	A	1
1	B	2

• 다음과 같이 adf데이터프레림에 넣어주면 해당 값을 가져올 수 있습니다.

In [10]:

adf[~adf.x1.isin(bdf.x1)]

Out[10]:

	x1	x2
2	C	3

• ~는 반대로 일치하지 않는 값을 가져옵니다.

In [11]:

ydf = pd.DataFrame({"x1": ["A", "B", "C"], "x2": [1, 2, 3]})
ydf

Out[11]:

	x1	x2
0	A	1
1	B	2
2	C	3

In [12]:

zdf = pd.DataFrame({"x1": ["B", "C", "D"], "x2": [2, 3, 4]})
zdf

Out[12]:

	x1	x2
0	B	2
1	C	3
2	D	4

In [13]:

pd.merge(ydf, zdf)

Out[13]:

	x1	x2
0	B	2
1	C	3

In [14]:

pd.merge(ydf, zdf, how='outer')

Out[14]:

	x1	x2
0	A	1
1	B	2
2	C	3
3	D	4

In [15]:

pd.merge(ydf, zdf, how='outer', indicator=True
        )

Out[15]:

	x1	x2	_merge
0	A	1	left_only
1	B	2	both
2	C	3	both
3	D	4	right_only

• 다음과 같이 indicator=True 옵션을 통해 어디에 위치하는지를 표시할 수도 있습니다.

In [16]:

pd.merge(ydf, zdf, how='outer', indicator=True).query('_merge == "left_only"').drop(columns=['_merge'])

Out[16]:

	x1	x2
0	A	1

• 이를 활용하여 다음과 같이 _merge값이 left_only인 값만 가져와 왼쪽에 있는 값만 남길수도 있습니다.

In [17]:

from IPython.core.display import display, HTML
display(HTML("<style>.container {width:90% !important;}</style>"))