[python] 열을 기준으로 판다스 데이터프레임 병합하는 방법

1. 데이터프레임을 두개 만든다

import pandas as pd

df_1 = pd.DataFrame([[1, 'kim', 'a'],
                [2, 'lee', 'a'],
                [3, 'jeong', 'b']], 
                columns = ['id', 'name', 'grade'])

df_2 = pd.DataFrame([[1, 'park', 'c'],
                [2, 'oh', 'c'],
                [3, 'ju', 'c']], 
                columns = ['id', 'name', 'grade'])

print(df_1)
print(df_2)

2. 데이터프레임을 id가 같은 것으로 left 병합해보자

import pandas as pd

df_1 = pd.DataFrame([[1, 'kim', 'a'],
                [2, 'lee', 'a'],
                [3, 'jeong', 'b']], 
                columns = ['id', 'name', 'grade'])

df_2 = pd.DataFrame([[1, 'park', 'c'],
                [2, 'oh', 'c'],
                [3, 'ju', 'c']], 
                columns = ['id', 'name', 'grade'])

df_result = pd.merge(df_1, df_2, how='left', on='id')

print(df_result)

이름이 name_x, grade_x, name_y, grade_y 가 됐다.

처음 데이터프레임 두개의 이름을 다르게 수정해서 병합해보자

import pandas as pd

df_1 = pd.DataFrame([[1, 'kim', 'a'],
                [2, 'lee', 'a'],
                [3, 'jeong', 'b']], 
                columns = ['id', 'left_name', 'left_grade'])

df_2 = pd.DataFrame([[1, 'park', 'c'],
                [2, 'oh', 'c'],
                [3, 'ju', 'c']], 
                columns = ['id', 'right_name', 'right_grade'])

df_result = pd.merge(df_1, df_2, how='left', on='id')

print(df_result)

df_1과 df_2를 left join 했으니, df_2에 다른 id가 있으면 어떻게될까

import pandas as pd

df_1 = pd.DataFrame([[1, 'kim', 'a'],
                [2, 'lee', 'a'],
                [3, 'jeong', 'b']], 
                columns = ['id', 'left_name', 'left_grade'])

df_2 = pd.DataFrame([[1, 'park', 'c'],
                [2, 'oh', 'c'],
                [3, 'ju', 'c'],
                [4, 'abc', 'd']], 
                columns = ['id', 'right_name', 'right_grade'])

df_result = pd.merge(df_1, df_2, how='left', on='id')

print(df_result)

df_2에 id가 4인 것을 추가했으나 병합 후 아무것도 나타나지 않았다.

그럼 id를 3으로 수정해보자

import pandas as pd

df_1 = pd.DataFrame([[1, 'kim', 'a'],
                [2, 'lee', 'a'],
                [3, 'jeong', 'b']], 
                columns = ['id', 'left_name', 'left_grade'])

df_2 = pd.DataFrame([[1, 'park', 'c'],
                [2, 'oh', 'c'],
                [3, 'ju', 'c'],
                [3, 'abc', 'd']], 
                columns = ['id', 'right_name', 'right_grade'])

df_result = pd.merge(df_1, df_2, how='left', on='id')

print(df_result)

left join 돼 3과 조인된 것을 확인할 수 있다.

조인 결과 id, left_name, right_grade만 보고싶다면 어떻게하면될까

import pandas as pd

df_1 = pd.DataFrame([[1, 'kim', 'a'],
                [2, 'lee', 'a'],
                [3, 'jeong', 'b']], 
                columns = ['id', 'left_name', 'left_grade'])

df_2 = pd.DataFrame([[1, 'park', 'c'],
                [2, 'oh', 'c'],
                [3, 'ju', 'c'],
                [3, 'abc', 'd']], 
                columns = ['id', 'right_name', 'right_grade'])

df_result = pd.merge(df_1, df_2, how='left', on='id')
df_result = df_result[['id', 'left_name', 'right_grade']]

print(df_result)

현재 상태에서 right join 을 해보자

import pandas as pd

df_1 = pd.DataFrame([[1, 'kim', 'a'],
                [2, 'lee', 'a'],
                [3, 'jeong', 'b']], 
                columns = ['id', 'left_name', 'left_grade'])

df_2 = pd.DataFrame([[1, 'park', 'c'],
                [2, 'oh', 'c'],
                [3, 'ju', 'c'],
                [3, 'abc', 'd']], 
                columns = ['id', 'right_name', 'right_grade'])

df_result = pd.merge(df_1, df_2, how='right', on='id')

print(df_result)

현재 df_1 에 id가 3인게 한개고 df_2 에 id가 3인게 두개다.

df_1에도 id가 3인게 두개면 어떻게될까

left join 을 해보자

import pandas as pd

df_1 = pd.DataFrame([[1, 'kim', 'a'],
                [2, 'lee', 'a'],
                [3, 'jeong', 'b'], 
                [3, 'abc', 'd']], 
                columns = ['id', 'left_name', 'left_grade'])

df_2 = pd.DataFrame([[1, 'park', 'c'],
                [2, 'oh', 'c'],
                [3, 'ju', 'c'],
                [3, 'def', 'd']], 
                columns = ['id', 'right_name', 'right_grade'])

df_result = pd.merge(df_1, df_2, how='left', on='id')

print(df_result)

두개가 다 조인돼 4개의 행을 생성하는 것을 확인할 수 있다