[pandas] pandas CONCATENATING AND MERGING

 

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
index=[0, 1, 2, 3])
df1

 

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},
index=[4, 5, 6, 7])
df2

 

df3 = pd.DataFrame({'A': ['A8', 'A9', 'A10', 'A11'],
                    'B': ['B8', 'B9', 'B10', 'B11'],
                    'C': ['C8', 'C9', 'C10', 'C11'],
                    'D': ['D8', 'D9', 'D10', 'D11']},
index=[8, 9, 10, 11])
df3

 

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여러 데이터 프레임의 컬럼명이 같으면, 하나의 데이터 프레임으로 합칠 수 있다.

pd.concat([df1, df2, df3]) # 리스트 작성 순서대로 합쳐짐, 데이터 추가하는 방법

 

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# Creating a dataframe from a dictionary
raw_data = {
        'Employee ID': ['1', '2', '3', '4', '5'],
        'first name': ['Diana', 'Cynthia', 'Shep', 'Ryan', 'Allen'],
        'last name': ['Bouchard', 'Ali', 'Rob', 'Mitch', 'Steve']}
df_Engineering_dept = pd.DataFrame(raw_data, columns = ['Employee ID', 'first name', 'last name'])
df_Engineering_dept

 

raw_data = {
        'Employee ID': ['6', '7', '8', '9', '10'],
        'first name': ['Bill', 'Dina', 'Sarah', 'Heather', 'Holly'],
        'last name': ['Christian', 'Mo', 'Steve', 'Bob', 'Michelle']}
df_Finance_dept = pd.DataFrame(raw_data, columns = ['Employee ID', 'first name', 'last name'])
df_Finance_dept

 

raw_data = {
        'Employee ID': ['1', '2', '3', '4', '5', '7', '8', '9', '10'],
        'Salary [$/hour]': [25, 35, 45, 48, 49, 32, 33, 34, 23]}
df_salary = pd.DataFrame(raw_data, columns = ['Employee ID','Salary [$/hour]'])
df_salary

 

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df_all = pd.concat([df_Engineering_dept,df_Finance_dept])
df_all

 

 

공통되는 컬럼을 기준으로 함치는 방법

# merge 함수는 딱 2개의 데이터 프레임만 합치는 함수다, 양쪽의 동일한 데이터만 합쳐짐(한쪽에 없으면 누락됨, 확인 필요!)
pd.merge(df_all, df_salary, on='Employee ID') # 컬럼명이 동일해야 on 으로 합칠수 있음

 

모든 직원 정보를 다 보여주되, 시급 정보가 없으면 없다고 표시하게 해달라

pd.merge(df_all, df_salary, on='Employee ID', how='left') 
# how = 기준이 되는 데이터(left, right) 선택함