데이터 결합

• 두 개의 데이터를 특정 컬럼을 기준으로 결함
• 결합 방법

출처)https://velog.io/@profile_exe/SQL-LEFT-JOIN-INNER-JOIN-차이

• pd.merge(데이터1, 데이터2, on='기준 컬럼', how = '결합방법')

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import pandas as pd

customer = pd.DataFrame({'id': [i for i in range(1,7)],
						'name' : ['민준', '서연', '서준', '도현', '지윤', '채원']
                        'age' : [15,30,40,20,23,31]})

customer

orders = pd.DataFrame({'id' : [1,1,2,3,3,4,5,7,7,7],
                    'item' : ['사과','체리','바나나','사과','바나나','바나나','체리','사과','체리','바나나'],
                    'quantity' : [1, 2, 1, 1, 3, 2, 2, 3, 2, 1]})

orders

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INNER JOIN

pd.merge(customer, orders, on='id', how = 'inner')

result

customer의 id컬럼 값과 orders의 id컬럼값이 일치하는 데이터들만 추출(교집합)

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LEFT OUTER JOIN

pd.merge(customer, orders, on='id', how='left')

result

customer의 데이터들은 전부 추출되고, id컬럼값을 기준으로 연결되는 orders의 데이터들이 추출되고 연결안되면 Null로

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RIGHT OUTER JOIN

pd.merge(customer, orders, on='id', how = 'right')

결과

orders의 데이터들은 전부 추출되고, id컬럼값을 기준으로 연결되는 customer의 데이터들이 추출되고 연결안되는건 null로

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FULL OUTER JOIN

pd.merge(customer, orders, on='id', how='outer')

결과

customer과 orders 데이터들 모두 추출되고, id값 같으면 연결되고 연결 안되는 부분은 null로

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** 두 데이터 기준 컬럼명이 다를 경우 **

• pd.merge(데이터1, 데이터2, left_on: '데이터1의 기준컬럼명', right_on: '데이터2의 기준컬럼명', how='결합방법')

orders = orders.rename({'id':'customer_id'}, axis = 1)

이러면 orders와 customer의 기준 컬럼명이 서로 다름

pd.merge(customer, orders, left_on = 'id', right_on = 'customer_id', how = 'inner')

result