인프런 커뮤니티 질문&답변

pd.concat은 단순히 상하, 좌우로 합치는 함수이고

merge는 조건을 붙일 수 있어요! how = 'left는 b1을 기준으로 합친다는 이야기입니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

박나현님의 질문에 대해 명확히 답변드릴 내용이 있습니다.

질문 분석:

1. how = 'left'의 의미에 대한 질문: pd.merge 함수를 사용하여 b1과 b3 데이터를 f4를 기준으로 병합하는 과정에서 how='left' 옵션이 사용되었습니다. 여기서 how='left'의 의미를 묻는 질문입니다.
   
2. pd.concat 사용 가능성에 대한 질문: 같은 상황에서 pd.concat 함수를 사용하여 문제를 해결할 수 있는지 여부에 대한 질문입니다.
   

1. how = 'left' 의미:

pd.merge 함수에서 how='left'로 설정하면, left 옵션은 병합 시 왼쪽 DataFrame(b1)을 기준으로 합니다. 즉, 왼쪽 DataFrame의 키(f4)가 오른쪽 DataFrame(b3)에 존재하지 않는 경우에도 왼쪽 DataFrame의 모든 행을 결과에 포함하되, 오른쪽 DataFrame에 해당하는 값은 NaN으로 설정됩니다. 이는 왼쪽 DataFrame의 모든 정보를 유지하면서 오른쪽 DataFrame과의 관련 데이터를 합치고 싶을 때 사용됩니다.

2. pd.concat으로 풀 수 있는지:

pd.concat 함수는 주로 데이터프레임을 위아래(axis=0)나 좌우(axis=1)로 연결하는 데 사용됩니다. 두 데이터프레임의 동일한 컬럼 또는 인덱스 기반으로 합치는 작업에 주로 사용되며, 특정 키(f4와 같은)에 따라 두 데이터프레임의 행을 정렬하여 병합하는 것은 pd.merge나 pd.join 함수의 주된 목적입니다. 따라서, 특정 키를 기준으로 데이터를 병합하는 경우에는 pd.merge나 pd.join 함수를 사용하는 것이 적합하며, pd.concat은 구조적으로 다를 때(인덱스를 기준으로 데이터를 추가하거나, 컬럼을 확장할 때) 사용됩니다.

이해를 돕기 위해 아래에 추가적인 자료를 링크합니다. 직접적으로 how='left'와 pd.concat에 대한 설명이 들어 있는 자료는 아니지만, pandas에서 데이터 병합 및 조작에 관한 개념이 담겨 있는 자료입니다.

• Combining DataFrames with pandas - 여기서는 데이터 병합 방법들에 대한 다양한 예시와 함께 pd.merge와 pd.concat의 사용 방법을 설명합니다.
  

질문을 통해 how='left'의 작동 방식과 pd.concat의 사용 적합성을 이해하려는 님의 의도를 파악할 수 있습니다. 추가적으로, pandas 데이터 프레임 병합 및 연결에 관한 깊이 있는 내용을 알고 싶다면, 위 링크를 참고하세요.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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