[병합/Merge] 열과 행이 다르고, 특정 열의 이름과 값이 같은 다른 데이터프레임 병합

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서로 다른 데이터 프레임 병합

두개의 열과 행이 다르고, 서로다른 데이터프레임중 3개의 같은 열의 이름과 값은 데이터 병합에 대해 
알아보자.

1. 코드리뷰

1.   데이터프레임 확인: 먼저 두 데이터프레임의 내용과 구조를 확인하세요. head(), info(), 또는 describe() 메서드를 사용하여 각 데이터프레임의 상태를 살펴보세요.
2. 중복 열 제거: 두 데이터프레임에서 중복된 열을 제거하세요. drop_duplicates() 메서드를 사용하여 중복된 열을 확인하고 제거할 수 있습니다. (예: df1.drop_duplicates() )
3. 열 이름 일치화: 두 데이터프레임의 열 이름을 일치시켜야 합니다. rename() 메서드를 사용하여 열 이름을 변경하거나, columns 속성을 통해 직접 열 이름을 수정하세요.
4. 데이터프레임 병합: merge() 함수를 사용하여 두 데이터프레임을 병합하세요. 병합 시에는 공통된 열을 지정하여 병합해야 합니다.
5. 세 개의 열을 사용한 내부 조인(inner)은 모든 지정된 열의 값이 두 데이터프레임에서 일치하는 경우에만 해당 행을 병합합니다. 따라서 'a', 'b', 'c' 열의 값이 모두 일치하는 행만이 결과 데이터프레임에 포함됩니다.
   공통 열의 값이 어느 하나라도 일치하지 않으면 해당 행은 결과에 포함되지 않습니다. 따라서 'a', 'b', 'c' 중 하나라도 값이 일치하지 않으면 해당 행은 병합되지 않습니다.

# 예시 데이터프레임
df1 = pd.DataFrame({
    'a': [1, 2, 3],
    'b': ['A', 'B', 'C'],
    'c': [10, 20, 30]
})

df2 = pd.DataFrame({
    'a': [1, 2, 3],
    'b': ['X', 'Y', 'Z'],
    'c': [100, 200, 300]
})

# 열 이름 일치화 (필요 시)
# df1 = df1.rename(columns={'old_name': 'new_name'})

# 데이터프레임 병합
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['a', 'b', 'c'], how='inner')

 

2. How = "" 기타 매개변수

매개변수 설정으로 데이터프레임을 다양한 방식으로 병합할 수 있습니다. 
어떤 방법을 선택할지는 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 다르며 아래 예를 확인.

how 매개변수의 다른 옵션인 'left', 'right', 'outer'에 대해 설명하겠습니다.

Left Join ('left'):
how='left'로 설정하면 왼쪽 데이터프레임의 모든 행을 포함하고, 
오른쪽 데이터프레임의 해당 행이 존재하면 병합합니다. 없는 경우에는 NaN으로 채웁니다.

merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['a', 'b', 'c'], how='left')
Right Join ('right'):

how='right'로 설정하면 오른쪽 데이터프레임의 모든 행을 포함하고,
왼쪽 데이터프레임의 해당 행이 존재하면 병합합니다. 없는 경우에는 NaN으로 채웁니다.
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['a', 'b', 'c'], how='right')
Outer Join ('outer'):

how='outer'로 설정하면 두 데이터프레임 중 하나라도 해당 행이 존재하면 병합합니다. 
없는 경우에는 NaN으로 채웁니다.
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['a', 'b', 'c'], how='outer')

마무리

- 이번 포스팅은 서로다른 데이터프레임 병합/Merge 에 대해 알아봤습니다.

 

궁금한 사항은 댓글을 통해서 남겨 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.