해결된 질문
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
박나현님의 질문에 대해 명확히 답변드릴 내용이 있습니다.
how = 'left'
의 의미에 대한 질문: pd.merge
함수를 사용하여 b1
과 b3
데이터를 f4
를 기준으로 병합하는 과정에서 how='left'
옵션이 사용되었습니다. 여기서 how='left'
의 의미를 묻는 질문입니다.pd.concat
사용 가능성에 대한 질문: 같은 상황에서 pd.concat
함수를 사용하여 문제를 해결할 수 있는지 여부에 대한 질문입니다.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.
pd.concat
으로 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(f4
와 같은)에 따라 두 데이터프레임의 행을 정렬하여 병합하는 것은 pd.merge
나 pd.join
함수의 주된 목적입니다. 따라서, 특정 키를 기준으로 데이터를 병합하는 경우에는 pd.merge
나 pd.join
함수를 사용하는 것이 적합하며, pd.concat
은 구조적으로 다를 때(인덱스를 기준으로 데이터를 추가하거나, 컬럼을 확장할 때) 사용됩니다.
이해를 돕기 위해 아래에 추가적인 자료를 링크합니다. 직접적으로 how='left'
와 pd.concat
에 대한 설명이 들어 있는 자료는 아니지만, pandas
에서 데이터 병합 및 조작에 관한 개념이 담겨 있는 자료입니다.
pd.merge
와 pd.concat
의 사용 방법을 설명합니다.질문을 통해 how='left'
의 작동 방식과 pd.concat
의 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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