Dataframe 합치기

concat, merge, join 함수의 차이점

1) concat

물리적으로 이어붙임

pd.concat([df1, df2], axis = 0, join = 'outer', ignore_index = False)

axis : {0 : 위아래로 이어붙임, 1: 좌우로 이어붙임}
join : {'inner': 교집합, 'outer' : 합집합}
ignore index : True 면 기존 df 의 인덱스 무시하고 새로운 인덱스 부여

2) merge

좌우로 고유값을 기준으로 병합

pd.merge(df_left, df_right, how = 'inner', on = None, left_on = None, right_on = None)

how : {'left' : left키만 씀, 'right': right키만 씀, 'outer': 합집합, 'inner': 교집합', 'cross': }
on : 기준값 , 두 df에 모두 있어야 됨 / None 이면 두데티어의 공통 열이름을 기준으로 합침
left_on : df_left의 기준이 되는 키값
right_on : df_right의 기준이 되는 키값

3) join

merge랑 비슷. 좌우로 결합됨

df1.join(df2, on = None, how = 'left', lsuffix='', rsuffix = '', sort = False)

lsuffix : df1의 기준 컬럼명 뒤에 붙일 접미사
rsuffix : df2의 기준 컬럼명 뒤에 붙일 접미사