[python-ds] 판다스: DB에서처럼 조인하기

merge를 이용해 DB에서처럼 조인(join)하기

left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1',  'K3'],
                     'A': ['A0', 'A1', 'A3'],
                     'B': ['B0', 'B1',  'B3']})

right = pd.DataFrame({'key': ['K0',  'K2', 'K3'],
                      'C': ['C0',  'C2', 'C3'],
                      'D': ['D0',  'D2', 'D3']})

left

	key	A	B
0	K0	A0	B0
1	K1	A1	B1
2	K3	A3	B3

right

	key	C	D
0	K0	C0	D0
1	K2	C2	D2
2	K3	C3	D3

pd.merge(left, right)

	key	A	B	C	D
0	K0	A0	B0	C0	D0
1	K3	A3	B3	C3	D3

pd.merge(left, right, on='key')

	key	A	B	C	D
0	K0	A0	B0	C0	D0
1	K3	A3	B3	C3	D3

pd.merge(left, right, left_on='key', right_on='key')

	key	A	B	C	D
0	K0	A0	B0	C0	D0
1	K3	A3	B3	C3	D3

pd.merge(left, right, how='inner')

	key	A	B	C	D
0	K0	A0	B0	C0	D0
1	K3	A3	B3	C3	D3

pd.merge(left, right, how='outer')

	key	A	B	C	D
0	K0	A0	B0	C0	D0
1	K1	A1	B1	NaN	NaN
2	K3	A3	B3	C3	D3
3	K2	NaN	NaN	C2	D2

pd.merge(left, right, how='left')

	key	A	B	C	D
0	K0	A0	B0	C0	D0
1	K1	A1	B1	NaN	NaN
2	K3	A3	B3	C3	D3

pd.merge(left, right, how='right')

	key	A	B	C	D
0	K0	A0	B0	C0	D0
1	K3	A3	B3	C3	D3
2	K2	NaN	NaN	C2	D2

실습

UFC 시합 데이터에서 선수 이름을 key로 이용하여 fighter.csv와 합쳐보세요. (주의: 한 시합에 선수는 R, B 두 명씩 있습니다.)