[Pandas] 데이터접합 방향설정 및 이름설정

데이터 접합 방향 설정 및 그룹이름 지정 (keys)¶

연결하는 2개의 데이터프레임의 구조가 다른 경우 연결 시 정보가 없는 부분을 NaN으로 처리합니다.

In [239]:

df1 = pd.DataFrame(np.arange(0,10).reshape(2,5), columns=['c1', 'c2', 'c3', 'c4', 'c5'])
df1

Out[239]:

   c1  c2  c3  c4  c5
0   0   1   2   3   4
1   5   6   7   8   9

In [238]:

df2 = pd.DataFrame(np.arange(10,20).reshape(5,2), columns = ['c1', 'c6'])
df2

Out[238]:

   c1  c6
0  10  11
1  12  13
2  14  15
3  16  17
4  18  19

In [258]:

pd.concat([df1, df2], keys=['df1', 'df2'])

Out[258]:

       c1   c2   c3   c4   c5    c6
df1 0   0  1.0  2.0  3.0  4.0   NaN
    1   5  6.0  7.0  8.0  9.0   NaN
df2 0  10  NaN  NaN  NaN  NaN  11.0
    1  12  NaN  NaN  NaN  NaN  13.0
    2  14  NaN  NaN  NaN  NaN  15.0
    3  16  NaN  NaN  NaN  NaN  17.0
    4  18  NaN  NaN  NaN  NaN  19.0

2개의 데이터프레임의 컬럼구조가 다르기 때문에 연결 시 정보가 없는 영역에 대한 값이 NaN으로 표시됩니다. 그리고 두 개의 데이터프레임은 가장왼쪽의 key로 정한 이름으로 분리되어 표시되었습니다

NaN으로 표시된 정보는 데이터프레임의 .fillna(), .ffill(), .bfill() 함수를 이용하여 결측치를 보강할 수 있습니다. 'df2'로 표시된 데이터프레임의 NaN값이 'df1'데이터 프레임의 정보로 업데이트 되었습니다.

In [261]:

pd.concat([df1, df2], keys=['df1', 'df2']).ffill()

Out[261]:

       c1   c2   c3   c4   c5    c6
df1 0   0  1.0  2.0  3.0  4.0   NaN
    1   5  6.0  7.0  8.0  9.0   NaN
df2 0  10  6.0  7.0  8.0  9.0  11.0
    1  12  6.0  7.0  8.0  9.0  13.0
    2  14  6.0  7.0  8.0  9.0  15.0
    3  16  6.0  7.0  8.0  9.0  17.0
    4  18  6.0  7.0  8.0  9.0  19.0

데이터프레임을 컬럼을 추가하는 방향으로 연결하는 경우 'axis = 1' 값을 사용합니다.

In [263]:

pd.concat([df1, df2], keys=['df1', 'df2'], axis = 1)

Out[263]:

   df1                     df2    
    c1   c2   c3   c4   c5  c1  c6
0  0.0  1.0  2.0  3.0  4.0  10  11
1  5.0  6.0  7.0  8.0  9.0  12  13
2  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  14  15
3  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  16  17
4  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  18  19

'axis = 1'을 사용하여 df2 데이터프레임이 컬럼을 늘리는 방향으로 연결되었습니다. key값도 각 데이터프레임이 시작하는 컬럼 위에 출력되었습니다.