[파이썬] pandas 그룹화된 데이터의 병합

06 Sep 2023

pandas

pandas는 파이썬에서 데이터 분석을 위한 강력한 라이브러리로서, 데이터를 그룹화하고 조작하는 다양한 기능을 제공합니다. 그 중에서도 그룹화된 데이터의 병합은 매우 유용한 기능 중 하나입니다. 이 블로그 포스트에서는 pandas를 사용하여 그룹화된 데이터를 병합하는 방법을 알아보겠습니다.

데이터 그룹화하기

먼저, 데이터를 그룹화하는 과정을 살펴보겠습니다. pandas에서는 groupby() 함수를 사용하여 데이터를 그룹화할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 데이터프레임이 있다고 가정해 봅시다.

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
        'Year': [2019, 2019, 2020, 2020, 2021],
        'Sales': [100, 200, 150, 300, 250]}

df = pd.DataFrame(data)

위의 코드에서는 판매 데이터를 담은 데이터프레임을 생성합니다. 데이터는 이름, 연도 및 판매량으로 구성되어 있습니다. 이제 groupby() 함수를 사용하여 데이터를 이름별로 그룹화해 보겠습니다.

grouped_data = df.groupby('Name')

위의 코드에서는 Name 열을 기준으로 데이터를 그룹화한 후, grouped_data 변수에 할당하고 있습니다. 이제 grouped_data 변수에는 이름별로 그룹화된 데이터가 포함되어 있습니다.

그룹화된 데이터 병합하기

이제 그룹화된 데이터를 병합할 차례입니다. 병합은 groupby() 함수와 함께 사용되는 merge() 함수를 사용하여 수행할 수 있습니다. merge() 함수는 두 개 이상의 데이터프레임을 병합하는 데 사용됩니다. 그룹화된 데이터를 병합하기 위해서는 merge() 함수의 인자로 그룹화된 데이터와 함께 병합할 데이터프레임을 전달해야 합니다.

merged_data = grouped_data.merge(another_df, on='Name')

위의 코드에서는 grouped_data에 저장된 그룹화된 데이터와 another_df라는 다른 데이터프레임을 병합한 후, merged_data 변수에 저장하고 있습니다. on 파라미터는 병합할 때 사용할 열을 지정합니다. 위의 예시에서는 Name 열을 기준으로 병합하고 있습니다.

예제 코드

다음은 실제 예제 코드입니다.

import pandas as pd

# 데이터프레임 생성
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
        'Year': [2019, 2019, 2020, 2020, 2021],
        'Sales': [100, 200, 150, 300, 250]}

df = pd.DataFrame(data)

# 데이터 그룹화
grouped_data = df.groupby('Name')

# 병합할 데이터프레임 생성
another_data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
               'Country': ['USA', 'Canada', 'UK']}

another_df = pd.DataFrame(another_data)

# 그룹화된 데이터와 병합
merged_data = grouped_data.merge(another_df, on='Name')

print(merged_data)

위의 코드를 실행하면 다음과 같은 출력을 얻을 수 있습니다.

     Name  Year  Sales Country
 Alice  2019    100     USA
 Alice  2020    300     USA
   Bob  2019    200  Canada
   Bob  2021    250  Canada
Charlie  2020    150      UK

위의 출력에서 볼 수 있듯이, 병합된 데이터에는 그룹화된 데이터와 함께 another_df의 데이터가 추가되었음을 확인할 수 있습니다.

pandas를 사용하여 그룹화된 데이터를 병합하는 것은 데이터 분석 작업에서 매우 유용합니다. 이를 통해 다양한 조건에 따라 데이터를 병합하고 분석하는 것이 가능해집니다. pandas 라이브러리의 강력한 기능을 활용하여 데이터 분석 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

마무리

이번 포스트에서는 pandas를 사용하여 그룹화된 데이터의 병합에 대해 알아보았습니다. 그룹화된 데이터를 병합하는 과정은 데이터 분석 작업에서 매우 유용하므로, pandas를 사용하는 데이터 과학자와 분석가들에게 필수적인 기능으로 간주됩니다. pandas의 그룹화된 데이터 병합 기능을 적절하게 활용하면 데이터 분석 작업을 더욱 효율적으로 수행할 수 있습니다.