merge_ordered() 사용하기

pandas로 데이터 조인하기

Aaren Stubberfield

Instructor

merge_ordered()

merge_ordered()의 테이블 예시

메소드 비교

.merge() 메소드:

열을 기준으로 조인
- on, left_on 및 right_on
조인의 유형
- how (왼쪽, 오른쪽, 내부, 외부) {{@}}
- 기본값 내부
겹치는 열 이름
- suffixes
메소드 호출하기
- df1.merge(df2)

merge_ordered() 메소드:

열을 기준으로 조인
- on, left_on 및 right_on
조인의 유형
- how (왼쪽, 오른쪽, 내부, 외부)
- 기본값 외부
겹치는 열 이름
- suffixes
함수 호출
- pd.merge_ordered(df1, df2)

재무 데이터세트

다우 존스 차트가 있는 신문 이미지

¹ 사진: Unsplash의 Marek Szturc

주식 데이터

테이블 이름: aapl

  date        close    
0 2007-02-01  12.087143
1 2007-03-01  13.272857
2 2007-04-01  14.257143
3 2007-05-01  17.312857
4 2007-06-01  17.434286

테이블 이름: mcd

  date        close    
0 2007-01-01  44.349998
1 2007-02-01  43.689999
2 2007-03-01  45.049999
3 2007-04-01  48.279999
4 2007-05-01  50.549999

주식 데이터 병합

import pandas as pd
pd.merge_ordered(aapl, mcd, on='date', suffixes=('_aapl','_mcd'))

  date        close_aapl  close_mcd
0 2007-01-01  NaN         44.349998
1 2007-02-01  12.087143   43.689999
2 2007-03-01  13.272857   45.049999
3 2007-04-01  14.257143   48.279999
4 2007-05-01  17.312857   50.549999
5 2007-06-01  17.434286   NaN

전방 채우기

전방 채우기의 전후 이미지. 열의 누락된 값은 해당 열의 이전 값으로 채워집니다.

전방 채우기 예시

pd.merge_ordered(aapl, mcd, on='date', 
                 suffixes=('_aapl','_mcd'), 
                 fill_method='ffill')

  date        close_aapl  close_mcd
0 2007-01-01  NaN         44.349998
1 2007-02-01  12.087143   43.689999
2 2007-03-01  13.272857   45.049999
3 2007-04-01  14.257143   48.279999
4 2007-05-01  17.312857   50.549999
5 2007-06-01  17.434286   50.549999

pd.merge_ordered(aapl, mcd, on='date', 
                 suffixes=('_aapl','_mcd'))

  date        close_aapl  close_mcd
0 2007-01-01  NaN         44.349998
1 2007-02-01  12.087143   43.689999
2 2007-03-01  13.272857   45.049999
3 2007-04-01  14.257143   48.279999
4 2007-05-01  17.312857   50.549999
5 2007-06-01  17.434286   NaN

언제 merge_ordered()를 사용하는가

정렬된 데이터 / 시계열
누락값 채우기

연습해 봅시다!

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