hyezdata 님의 블로그

복습 merge 만약 내가 inner join을 잘 했는지 확인하고 싶을 때inner join을 했으니까 df3인 '3294'보다 개수가 작거나 같아야 한다.그래서 merge_df를 실행해서 맨 밑에 있는 행과 열 개수를 확인해주면 된다!3294보다 작은 2999이므로 오케이! 지금 여기서 merge는 함수가 아닌 메서드 형태! joinjoin이 가지고 있는 특징 중 하나, 인덱스를 기준으로  join을 한다고 했는데 join과 merge 둘 다 똑같이 수평결합이지만,위에 merge는 똑같은 컬럼, 공통 컬럼을 가지고 조인을 한거고, join은 번호(인덱스)끼리 결합한 것 (그래서 잘 사용 안 함)강제로 붙인다고 생각 split코드를 쪼개서 설명해보면df2["명수{}".format(i)] df2에 명수0..

python 테이블 결합mergeSQL의 JOIN과 비슷 파라미터 (※ 파라미터 : 함수가 지원하는 조건들)# [수평결합]# 컬럼명이 같은 경우의 예시를 보여주기 위해 컬럼명을 임의로 변경해 줌df3['Customer ID']=df3['user id']# 기본 작성구문으로, 디폴트값은 inner join# 공통컬럼값은 합쳐져 하나의 컬럼으로 출력merge_df = pd.merge(df2,df3)# 위 코드와 동일한 기능입니다. on 절을 사용할 수 있어요. merge_df = pd.merge(df2,df3, how='inner', on='Customer ID')# 공통컬럼이 2개 이상일 때merge_df = pd.merge(df2, df3, how='inner', on=['공통컬럼1','공통컬럼2'])#..