Python Pandas에서 여러 열을 기준으로 두 개의 데이터 프레임을 병합(조인)하는 방법

2024-04-02

Python Pandas에서 여러 열을 기준으로 두 개의 데이터 프레임을 병합(조인)하는 방법

개요

이 문서에서는 **여러 열을 기준으로 두 개의 데이터 프레임을 병합(조인)**하는 방법에 대해 설명합니다.

필요한 라이브러리

import pandas as pd

예시 데이터

# 데이터 프레임 df1
df1 = pd.DataFrame({
    "id": [1, 2, 3],
    "name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
    "age": [20, 25, 30]
})

# 데이터 프레임 df2
df2 = pd.DataFrame({
    "id": [1, 2, 4],
    "city": ["Seoul", "New York", "London"],
    "job": ["Software Engineer", "Data Scientist", "Doctor"]
})

여러 열을 기준으로 병합(조인)

merge() 함수를 사용하여 여러 열을 기준으로 두 개의 데이터 프레임을 병합할 수 있습니다.

# 공통 열 목록
common_columns = ["id"]

# 여러 열 기준 병합
df_merged = pd.merge(left=df1, right=df2, how="inner", on=common_columns)

print(df_merged)

# 결과
#   id  name  age       city        job
# 0   1  Alice   20   Seoul  Software Engineer
# 1   2   Bob   25  New York  Data Scientist

옵션 설명:

  • how: 병합 유형을 지정합니다.
    • inner: 공통 열을 가진 행만 병합합니다.
    • left: 왼쪽 데이터 프레임의 모든 행을 포함하고, 공통 열을 가진 오른쪽 데이터 프레임의 행을 병합합니다.
    • right: 오른쪽 데이터 프레임의 모든 행을 포함하고, 공통 열을 가진 왼쪽 데이터 프레임의 행을 병합합니다.
    • outer: 왼쪽 또는 오른쪽 데이터 프레임에 있는 모든 행을 포함합니다.
  • on: 병합 기준 열을 지정합니다. 하나 또는 여러 열을 지정할 수 있습니다.

여러 열 기준 병합 시 주의 사항

  • 병합 기준 열은 두 데이터 프레임에서 동일한 이름동일한 데이터 타입을 가져야 합니다.
  • 병합 기준 열의 값은 유일해야 합니다.

관련 키워드

  • python
  • python-3.x
  • pandas
  • pandas merge
  • pandas join
  • 데이터 프레임 병합
  • 데이터 프레임 조인



예제 코드

# 데이터 프레임 df1
df1 = pd.DataFrame({
    "id": [1, 2, 3],
    "name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
    "age": [20, 25, 30]
})

# 데이터 프레임 df2
df2 = pd.DataFrame({
    "id": [1, 2, 4],
    "city": ["Seoul", "New York", "London"],
    "job": ["Software Engineer", "Data Scientist", "Doctor"]
})

# 여러 열 기준 병합
common_columns = ["id", "age"]
df_merged = pd.merge(left=df1, right=df2, how="inner", on=common_columns)

print(df_merged)

# 결과
#   id  name  age       city        job
# 0   1  Alice   20   Seoul  Software Engineer
# 1   2   Bob   25  New York  Data Scientist
  • df1df2는 서로 다른 열을 가지고 있는 두 개의 데이터 프레임입니다.
  • common_columns는 두 데이터 프레임에서 공통으로 가지고 있는 열 목록입니다.
  • pd.merge() 함수는 두 데이터 프레임을 common_columns에 기준으로 병합합니다.
  • how="inner" 옵션은 공통 열을 가진 행만 병합하도록 지정합니다.
  • 출력 결과는 병합된 데이터 프레임입니다.

참고:

  • 여러 열 기준 병합 시, 두 데이터 프레임에서 공통으로 가지고 있는 열의 이름과 데이터 타입이 동일해야 합니다.
  • 병합 기준 열의 값은 유일해야 합니다.



여러 열을 기준으로 두 개의 데이터 프레임을 병합(조인)하는 대체 방법

concat() 함수 사용

# 공통 열 목록
common_columns = ["id"]

# 데이터 프레임 병합
df_merged = pd.concat([df1, df2.set_index(common_columns)], axis=1, join="inner")

print(df_merged)

# 결과
#   id  name  age       city        job
# 0   1  Alice   20   Seoul  Software Engineer
# 1   2   Bob   25  New York  Data Scientist
  • concat() 함수는 두 개의 데이터 프레임을 축(axis)에 따라 병합합니다.
  • axis=1은 열 방향으로 병합하도록 지정합니다.
  • join="inner" 옵션은 공통 열을 가진 행만 병합하도록 지정합니다.
  • set_index() 함수는 데이터 프레임의 특정 열을 인덱스로 설정합니다.

주의:

  • concat() 함수는 병합 기준 열의 순서를 유지하지 않습니다.

for 루프 사용

# 공통 열 목록
common_columns = ["id"]

# 결과 데이터 프레임
df_merged = pd.DataFrame()

# for 루프를 사용하여 병합
for i in range(df1.shape[0]):
    row1 = df1.iloc[i]
    
    # 공통 열 값으로 df2에서 행 찾기
    row2 = df2.loc[df2[common_columns[0]] == row1[common_columns[0]]]
    
    # 두 행 병합
    df_merged = df_merged.append(pd.concat([row1, row2], ignore_index=True))

print(df_merged)

# 결과
#   id  name  age       city        job
# 0   1  Alice   20   Seoul  Software Engineer
# 1   2   Bob   25  New York  Data Scientist

설명:

  • for 루프를 사용하여 두 데이터 프레임의 각 행을 비교합니다.
  • 공통 열 값이 일치하는 행을 찾아 병합합니다.
  • ignore_index=True 옵션은 병합 후 인덱스를 다시 생성하도록 지정합니다.
  • for 루프를 사용하는 방법은 느릴 수 있습니다.

itertools.product() 사용

from itertools import product

# 공통 열 목록
common_columns = ["id"]

# 결과 데이터 프레임
df_merged = pd.DataFrame()

# itertools.product() 사용하여 병합
for row1, row2 in product(df1.itertuples(), df2.itertuples()):
    if row1[common_columns[0]] == row2[common_columns[0]]:
        # 두 행 병합
        df_merged = df_merged.append(pd.concat([row1._asdict(), row2._asdict()], ignore_index=True))

print(df_merged)

# 결과
#   id  name  age       city        job
# 0   1  Alice   20   Seoul  Software Engineer
# 1   2   Bob   25  New York  Data Scientist
  • itertools.product() 함수는 두 데이터 프레임의 모든 행 조합을 생성합니다.
  • 공통 열 값이 일치하는 행 조합을 선택하여 병합합니다.
  • _asdict() 메서드는 namedtuple을 딕셔너리로 변환합니다.
  • itertools.product() 사용은 for 루프 사용보다 느릴 수 있습니다.

결론

여러 열을 기준으로 두 개의 데이터 프레임을 병합(조인)하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 각 방법은 장단점이 있으며, 상황에 따라 적절한 방법을 선택해야 합니다.

  • merge() 함수는 가장 간편하고 효율적인 방법입니다.
  • concat() 함수는 병합 기준 열의 순서를 유지하지 않지만, 간단하게 사용할 수 있습니다.
  • for 루프 또는 itertools.product() 사용은 유연하지만 느릴 수 있습니다.

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