Ch05. 데이터 연결하기

5-1. 분석하기 좋은 데이터

- 분석하기 좋은 데이터란?

5-2. 데이터 연결 기초

- 행이 1개라도 반드시 데이터 프레임에 담아 연결해야 합니다.

- 다양한 방법으로 데이터 연결하기

5-3. 데이터 연결 마무리

ch05.ipynb

0.12MB

merge는 default가 inner join

concat은 default가 outer join

range는 잘 안 씀.

# concat() => 데이터 프레임 연결
# 데이터 읽기
import pandas as pd

df1 = pd.read_csv('../data/concat_1.csv')
df2 = pd.read_csv('../data/concat_2.csv')
df3 = pd.read_csv('../data/concat_3.csv')

df1.head()

df2.head()

df3.head()

row_concat = pd.concat([df1, df2, df3])
row_concat

row_concat.iloc[6,]

row_concat.loc[3,] # 명인덱스

# Series 생성
new_row_series = pd.Series(['n1','n2','n3','n4'], name='A')
new_row_series

pd.concat([df1, new_row_series])

df1

new_row_series.name='E'
new_row_series

pd.concat([df1, new_row_series])

new_row_series

new_row_df = pd.DataFrame(
    [['n1','n2','n3','n4']]
)
new_row_df # 컬럼 명을 지정하지 않으면 0, 1, 2, 3으로 나온다

new_row_df = pd.DataFrame(
      [['n1','n2','n3','n4']]
    , columns=['A','B','C','E']
)
new_row_df

df1.append(df2)

df1.append(new_row_df)

df1.columns=['A','B','C','D']
df2.columns=['E','F','G','H']
df3.columns=['A','C','F','H']

df1 = pd.DataFrame(
    {
          'key' : ['a','b'] 
        , 'A' : ['a0','b0']  
    }
)
df1

------------------------

df2 = pd.DataFrame(
    {
          'key' : ['a','c'] 
        , 'A' : ['a1','b2']  
    }
)

df1.merge? # parameter 확인

 

Output exceeds the size limit. Open the full output data in a text editor

Signature: df1.merge( right: 'DataFrame | Series',

                       how: 'str' = 'inner',

                       on: 'IndexLabel | None' = None,

                       left_on: 'IndexLabel | None' = None,

                       right_on: 'IndexLabel | None' = None,

                       left_index: 'bool' = False,

                       right_index: 'bool' = False,

                       sort: 'bool' = False,

                       suffixes: 'Suffixes' = ('_x', '_y'),

                       copy: 'bool' = True,

                       indicator: 'bool' = False,

                       validate: 'str | None' = None, )

-> 'DataFrame'