[복습] Python 파이썬에서의 join (index join, outer join)(2)

https://metime.tistory.com/293

 

위의 게시글에 이어서 join을 더 살펴보자.

 

 

예) student.csv, exam_01.csv join 시, index를 사용한 join 

자료를 불러와 공통 컬럼인 STUDNO 를 index 처리하였다.

 

MergeError: No common to perform merge on. 이라는 에러가 발생한다.

 

공통 index를 join 할 때에는 그냥 merge만 해서는 안되고 다음의 옵션을 넣어야 한다.

 

 

index 관련 옵션을 True 로 설정하면 정상 출력된다. 

index값을 사용하여 두 데이터를  join한 것이다.

 

 

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join 연산

1. pd.merge

  - equi join, natural join, cross join, outer join 지원

  - 다중컬럼 join 가능

  - 3개 이상의 객체 join 불가

 

 

pd.merge는 non-equi join을 지원하지 않는다.

 

 

 

2. non-equi join

non-equi join 해결방법

 

예) gogak.csv, gift.csv 파일을 읽고 각 고객별 가져갈 수 있는 사은품을 출력하시오.

 

  1) 사용자 정의 함수

먼저 스칼라테스트를 해보면 다음과 같다.

 

자료구조는 시리즈 형태로 나타난다.

그런데 시리즈여서 하나하나 상품명이 출력될 때마다 Name: GNAME, dtype: object 가 출력된다. 

 

 

잘린 코드는 아래와 같다.

print(gift.loc[(gift['G_START'] <= 320000) & (320000 <= gift['G_END']), 'GNAME' ].iloc[0])

 

이렇게 출력하면 Name: GNAME, dtype: object 없이 스칼라로 리턴된다.

 

 

전체 적용을 위한 함수 생성 및 mapping

 

f_gift = lambda x : gift.loc[(gift['G_START']<= x) & (x <= gift['G_END']), 'GNAME'].iloc[0]
gogak['POINT'].map(f_gift)

 

 

 

  2) sql 문법을 사용한 처리(sqldf)

 

먼저 처음 실행할 때에는 cmd를 열어 아래를 입력한다.

pip install pandasql

 

그리고 IDE로 돌아와

import pandasql

from pandasql import sqldf 

로 설정하면 sqldf 사용이 가능해진다.

 

 

 

 

  3) cross join을 사용한 데이터 선택 방식 

 

3번의 경우 성능에 좋지 않아 가장 비추하는 방식이다.