01. Python 데이터 결합
스파르타 코딩 클럽
1. Merge (🔥🔥🔥)
- 📌 개념: pandas 의 함수 중 하나로, 공통컬럼을 기준으로 테이블을 병합하여, SQL 구문의 JOIN 과 가장 유사합니다.
- 📌 주요옵션 (파라미터 라고도 부릅니다.)
- on: 조건 컬럼이 한개인지 여러개인지
- how: 어떤 조인 방식을 사용할 것인지 (inner, outer, left, right)
- left ot / right on : 열기준 병합 시 기준으로 할 열의 양측 이름이 다르다면, 각각 어떤 열을 기준으로 할 지 지정합니다.
- sort: 병합 후 인덱스 정렬 여부(True/False)
- suffixes: 중복된 컬럼 이름의 처리
- indicator: True 로 할 경우, 마지막 열에 병합 정보를 출력해줍니다.
2. Join(🔥🔥)
- 📌 개념: pandas 의 함수 중 하나로 Join은 인덱스 기준으로 테이블을 병합합니다. 인덱스란 축을 의미해요!
- 이를 기준으로, 다양한 옵션을 통해 조인을 할 수 있습니다.
- 아래 데이터프레임에서의 index는 0,1,2,3 ... 을 의미해요.
📌 주요옵션
- how: 어떤 조인 방식을 사용할 것인지 (inner, outer, left, right)
- lsuffix / rsuffix: 이름이 같은 컬럼이 있을 경우, 문자열 지정하여 부여
- sort: 인덱스 정렬여부(True / False)
3. Concat (🔥🔥🔥)
- 📌 개념: pandas 의 함수 중 하나로, 여러 데이터프레임 또는 시리즈를 특정 축을 따라 연결하는 데 사용됩니다.
- 📌 주요옵션
- axis: 수직결합인지, 수평결합인지(axis=0: 수직결합(기본값) / axis=1: 수평결합)
- join: 어떤 조인 방식을 사용할 것인지 (inner, outer, left, right)
- join_axes : 조인 축 지정
- keys: 데이터프레임 축이름 지정
- ignore_index=True : 인덱스 재배열
- 디폴트 결합 형식: outer join (합집합)
4. append(🔥)
📌 개념: pandas 의 함수 중 하나. 데이터프레임에 행을 추가하는 메서드로, 두 데이터프레임을 행 기준으로 결합
📌 주요옵션
- ignore_index: 기존 인덱스를 사용할지 여부. False로 할 경우 0,1,2,..,n 이 부여
- sort : 열을 사전적으로 정렬할 지 여부
02. Pivot Table
스파르타 코딩클럽
- 📌 개념: 데이터의 열을 기준으로 피벗테이블로 변환시키는 함수.
- 데이터 가공 및 시각화를 위해, 데이터프레임을 자유롭게 변환하는 pivot table 은 필수입니다 😃
- 내가 원하는 컬럼들로 새로운 데이터프레임을 만들고, 이를 계산까지 할 수 있어요!
- 📌 주요옵션
- index: 인덱스(축) 으로 사용될 열
- columns: 열로 사용될 열
- values: 값으로 사용될 열
03. 그 외 유용한 메서드
스파르타 코딩클
1) lambda
- 📌 개념: 람다 함수는 이름이 없는 함수로, 일반적으로 함수를 한 번만 사용하거나 함수를 인자로 전달해야 하는 경우에 매우 유용하게 사용됩니다.
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람다 응용
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2) split
- 📌 개념: 하나의 값으로 묶여있는 데이터를 문자열 기준으로 나눌 때 사용.
- 특정 문자나 패턴으로 나눌 수 있습니다.
- 📌 주요옵션
- sep: 문자열을 나눌 구분자 기입
- maxsplit: 최대 split 횟수 (디폴트: 모두 다 나눔)
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3) rrule
- 📌 개념: dateutil 라이브러리에 속한 함수로, 날짜 데이터를 원하는 기준에 따라 output 으로 가져올 수 있습니다.
- 📌 주요옵션
- freq : 반복 주기를 나타내는 파라미터로, SECONDLY, MINUTELY, HOURLY, DAILY, WEEKLY, MONTHLY, YEARLY
- dtstart: 반복이 시작하는 날짜와 시간을 나타냅니다.
- interval: 주기적으로 반복되는 간격을 나타냅니다.
- count: 생성할 날짜의 최대 수를 나타냅니다.
- until: 반복이 끝나는 날짜와 시간을 나타냅니다.