파이썬 merge란
파이썬에서 merge는 두 가지 이상의 데이터프레임이나 시리즈를 결합하는 과정을 말한다. 이는 데이터 처리와 분석에서 매우 유용한 작업으로, 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 수집하고 통합할 때 자주 사용된다. 본 포스팅에서는 파이썬의 merge 함수에 대해 자세히 알아보고, 실제 예제를 통해 활용법을 설명할 것이다.
merge 함수 사용법
python
merged_df = pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=True, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None)
위와 같이 merge 함수에는 여러 개의 파라미터가 있다. 각각의 파라미터에 대해 간단히 설명하면 다음과 같다.
left,right: 결합할 데이터프레임이나 시리즈how: 결합 방법 (inner, outer, left, right)on: 결합할 때 사용할 기준열(컬럼) 이름left_on,right_on: 왼쪽과 오른쪽 데이터프레임에서 사용할 기준열의 이름left_index,right_index: 왼쪽과 오른쪽 데이터프레임의 인덱스를 결합 기준으로 사용할지 여부sort: 가입된 데이터프레임의 결합 기준으로 정렬할지 여부suffixes: 컬럼 이름 충돌 시 붙일 접미사copy: 데이터프레임을 복사하여 결합할지 여부indicator: 결합된 데이터프레임에 각 행이 어느 데이터프레임에서 왔는지를 나타내는 컬럼 추가할지 여부validate: 결합할 데이터의 일관성을 검사할지 여부
merge 함수 활용 예제
이제 merge 함수를 사용한 실제 예제를 살펴보자. 예를 들어, 회사의 고객 데이터와 구매 데이터가 주어졌을 때, 이를 기반으로 고객별로 최근 구매 일자를 포함한 새로운 데이터프레임을 생성해보자.
먼저, 다음과 같이 고객 데이터를 가진 customer_df와 구매 데이터를 가진 purchase_df를 생성한다.
“`python
import pandas as pd
customer_df = pd.DataFrame({‘customer_id’: [1, 2, 3, 4, 5],
‘name’: [‘Alice’, ‘Bob’, ‘Charlie’, ‘Dave’, ‘Eve’],
‘age’: [25, 30, 35, 40, 45]})
purchase_df = pd.DataFrame({‘customer_id’: [1, 2, 3, 4, 5],
‘date’: [‘2021-01-01’, ‘2021-02-03’, ‘2021-02-15’, ‘2021-03-10’, ‘2021-03-15’],
‘product’: [‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’, ‘E’],
‘price’: [100, 200, 150, 300, 250]})
“`
그리고 아래와 같이 merge 함수를 사용하여 고객 데이터와 구매 데이터를 결합한다.
python
merged_df = pd.merge(customer_df, purchase_df, on='customer_id', how='left')
결합 결과로 생성된 merged_df는 다음과 같은 형태일 것이다.
customer_id name age date product price
0 1 Alice 25 2021-01-01 A 100
1 2 Bob 30 2021-02-03 B 200
2 3 Charlie 35 2021-02-15 C 150
3 4 Dave 40 2021-03-10 D 300
4 5 Eve 45 2021-03-15 E 250
결론
이제 파이썬의 merge 함수에 대해 알아보았다. merge 함수를 사용하면 여러 개의 데이터프레임이나 시리즈를 효율적으로 결합할 수 있으며, 데이터 처리와 분석에 매우 유용하다. 위 예제를 참고하여 실제 데이터를 다뤄보며 merge 함수를 익혀보자.