팬더스에서 조인과 병합의 차이점
join
과 merge
는 모두 두 개의 데이터프레임을 하나로 결합하는 데 사용되지만, 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다.
기본 결합 기준:
join
: 기본적으로 인덱스를 기준으로 두 데이터프레임을 결합합니다. 즉, 두 데이터프레임의 인덱스가 일치하는 행을 연결합니다.merge
: 컬럼을 기준으로 결합합니다. 즉, 두 데이터프레임에서 지정된 컬럼의 값이 일치하는 행을 연결합니다.
유연성:
merge
:on
매개변수를 사용하여 결합 기준이 될 컬럼을 자유롭게 지정할 수 있습니다.join
: 기본적으로 인덱스를 기준으로 하지만,how
및left_on
과 같은 매개변수를 사용하여 컬럼 기준 결합도 가능합니다. 하지만merge
만큼 유연하지는 않습니다.
사용 방법:
join
: 데이터프레임의 메서드로 호출됩니다. 즉,df1.join(df2)
와 같이 사용합니다.merge
: 팬더스 모듈의 함수로 호출됩니다. 즉,pd.merge(df1, df2)
와 같이 사용합니다.
결합 종류:
join
과merge
는 모두 다음과 같은 다양한 결합 유형을 지원합니다.- inner: 교집합 - 두 데이터프레임에서 모두 일치하는 행만 포함합니다.
- outer: 합집합 - 두 데이터프레임의 모든 행을 포함합니다.
- left: 왼쪽 결합 - 왼쪽 데이터프레임의 모든 행을 포함하고, 오른쪽 데이터프레임에서 일치하는 행만 추가합니다.
성능:
- 일반적으로
merge
가join
보다 빠릅니다. 특히 데이터프레임의 인덱스가 일치하지 않는 경우 더욱 그러합니다.
사용 시 고려 사항:
- 인덱스를 기준으로 결합하고 데이터프레임의 인덱스가 일치하는 경우
join
을 사용하는 것이 간편합니다. - 컬럼을 기준으로 결합하거나, 더 많은 유연성과 제어 기능이 필요한 경우
merge
를 사용하는 것이 좋습니다. - 성능이 중요한 경우
merge
를 사용하는 것이 좋습니다.
예제:
다음은 join
과 merge
를 사용하여 두 데이터프레임을 결합하는 방법을 보여주는 간단한 예제입니다.
import pandas as pd
# 데이터 생성
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']}, index=[1, 2, 3])
df2 = pd.DataFrame({'C': [10, 20, 30], 'D': ['d', 'e', 'f']}, index=[3, 2, 1])
# join 사용
print(df1.join(df2, how='inner'))
# merge 사용
print(pd.merge(df1, df2, on='index', how='inner'))
위 예제에서는 두 데이터프레임의 'index' 컬럼이 일치하기 때문에 inner
결합을 사용했습니다. 결과는 다음과 같습니다.
A B C D
1 1 a 10 d
2 2 b 20 e
3 3 c 30 f
더 많은 정보와 예제는 다음 링크를 참조하십시오:
- [Pandas에서 데이터프레임 결합하기 (concat, merge, join)](https://
예제 코드: 팬더스에서 조인과 병합
데이터 준비
먼저, 필요한 라이브러리를 불러오고 두 개의 데이터프레임을 생성합니다.
import pandas as pd
# 데이터 생성
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']}, index=[1, 2, 3])
df2 = pd.DataFrame({'C': [10, 20, 30], 'D': ['d', 'e', 'f']}, index=[3, 2, 1])
join
사용
how
매개변수를 사용하여 결합 유형 지정inner
: 교집합 (기본값)outer
: 합집합left
: 왼쪽 결합right
: 오른쪽 결합
# inner join
print(df1.join(df2, how='inner'))
# outer join
print(df1.join(df2, how='outer'))
# left join
print(df1.join(df2, how='left', left_on='A', right_on='C'))
# right join
print(df1.join(df2, how='right', left_on='A', right_on='C'))
merge
사용
on
매개변수를 사용하여 결합 기준 컬럼 지정 (인덱스 또는 컬럼)how
매개변수를 사용하여 결합 유형 지정 (join
과 동일)
# inner join
print(pd.merge(df1, df2, on='index', how='inner'))
# outer join
print(pd.merge(df1, df2, on='index', how='outer'))
# left join
print(pd.merge(df1, df2, left_on='A', right_on='C', how='left'))
# right join
print(pd.merge(df1, df2, left_on='A', right_on='C', how='right'))
결합 결과 해석
각 print
문 다음에 출력되는 결과를 통해 각 결합 유형에 따라 어떤 행이 포함되는지 확인할 수 있습니다.
inner join
: 두 데이터프레임에서 모든 컬럼 값이 일치하는 행만 포함됩니다.outer join
: 두 데이터프레임의 모든 행을 포함하며, 일치하지 않는 값은NaN
으로 표시됩니다.left join
: 왼쪽 데이터프레임의 모든 행을 포함하고, 오른쪽 데이터프레임에서 일치하는 행만 추가합니다. 일치하지 않는 행은 오른쪽 컬럼에NaN
값으로 채워집니다.
주의 사항:
- 결합 기준 컬럼의 데이터 타입이 일치해야 합니다.
merge
는join
보다 일반적으로 빠르지만, 두 데이터프레임의 인덱스가 일치하는 경우join
을 사용하는 것이 더 간편할 수 있습니다.
이 예제 코드를 통해 join
과 merge
의 차이점과 사용법을 더욱 명확하게 이해할 수 있기를 바랍니다.
팬더스에서 데이터프레임 결합을 위한 대체 방법
concat 함수:
- 설명: 두 개 이상의 데이터프레임을 행 또는 열 기준으로 연결하는 데 사용됩니다.
- 장점:
- 간단하고 사용하기 쉽습니다.
- 데이터프레임의 인덱스가 일치하지 않아도 사용할 수 있습니다.
- 단점:
- 컬럼 기준 결합에 유연성이 부족합니다.
- 결합된 데이터프레임에서 중복된 행이 발생할 수 있습니다.
# 행 기준 연결
df_concat = pd.concat([df1, df2])
# 열 기준 연결
df_concat = pd.concat([df1, df2], axis=1)
append 함수:
- 설명: 하나의 데이터프레임에 다른 데이터프레임을 행 방향으로 추가하는 데 사용됩니다.
- 장점:
- 기존 데이터프레임에 새로운 행을 간편하게 추가할 수 있습니다.
concat
함수와 유사하게 인덱스가 일치하지 않아도 사용할 수 있습니다.
- 단점:
- 컬럼 기준 결합에는 사용할 수 없습니다.
- 중복된 행이 발생할 수 있습니다.
df1.append(df2)
.set_index() 및 .reset_index() 사용:
- 설명: 데이터프레임의 인덱스를 변경하고 다시 원래 인덱스로 설정하여 컬럼 기준 결합을 수행하는 방법입니다.
- 장점:
- 뛰어난 유연성을 제공합니다.
- 다양한 결합 유형을 구현하는 데 사용할 수 있습니다.
- 단점:
- 다소 복잡하고 코드가 길어질 수 있습니다.
- 데이터프레임의 인덱스를 변경하면 나중에 데이터 분석에 문제가 발생할 수 있습니다.
# 왼쪽 결합 예시
df1_left = df1.set_index('A')
df2_right = df2.set_index('C')
df_merged = df1_left.join(df2_right, how='left').reset_index()
사전 처리 및 고유 키 생성:
- 설명: 결합하려는 데이터프레임을 사전 처리하여 공통 키를 만들고,
merge
또는join
을 사용하여 결합하는 방법입니다. - 장점:
- 복잡한 결합 시 유용합니다.
- 데이터 품질을 향상시킬 수 있습니다.
- 단점:
- 추가적인 데이터 처리 단계가 필요합니다.
- 코드가 복잡해질 수 있습니다.
# 고유 키 'ID'를 기준으로 결합
df1['ID'] = df1['A'].astype(str) + '_' + df1['B'].astype(str)
df2['ID'] = df2['C'].astype(str) + '_' + df2['D'].astype(str)
df_merged = pd.merge(df1, df2, on='ID')
선택 가이드:
- 간단하고 빠른 결합:
join
또는merge
를 사용하는 것이 좋습니다. - 행 또는 열 기준 연결:
concat
함수를 사용하는 것이 좋습니다. - 기존 데이터프레임에 행 추가:
append
함수를 사용하는 것이 좋습니다. - 뛰어난 유연성 필요:
.set_index()
및.reset_index()
를 사용하거나, 사전 처리 및 고유 키 생성 방법을 사용하는 것이 좋습니다.
python pandas dataframe