프로그래밍 – 페이지 120

판다스에서 데이터프레임은 테이블 형식의 데이터셋입니다. DBMS의 Table들 간에도 Join을 맺을 수 있듯이, 마찬가지로 판다스의 데이터프레임들 간에도 Join을 맺을 수 있습니다. 물론 Join을 맺을 공통 필드가 존재한다면 말입니다.

Join에는 모두 4가지 방식이 존재합니다. 즉, 두 데이터셋 간의 중복된 요소만을 Join하는 Inner Join과 두 데이터셋에 대한 모든 데이터를 Join하는 Outter Join, 그리고 왼쪽 데이터셋을 기준으로 하는 Left Join과 오른쪽 데이터셋을 기준으로 하는 Right Join입니다. 보다 명확한 Join의 파악은 아래의 코드 예제를 통해 파악할 수 있습니다.

먼저 Join 하고자 하는 데이터셋으로, 판다스의 데이터프레임을 아래 코드처럼 정의합니다.

import pandas as pd

data_A = {'key': [1,2,3], 'name': ['Jane', 'John', 'Peter']}
dataframe_A = pd.DataFrame(data_A, columns = ['key', 'name'])

data_B = {'key': [2,3,4], 'age': [18, 15, 20]}
dataframe_B = pd.DataFrame(data_B, columns = ['key', 'age'])

print(dataframe_A)
print(dataframe_B)

결과는 아래와 같습니다.

   key   name
0    1   Jane
1    2   John
2    3  Peter
   key  age
0    2   18
1    3   15
2    4   20

두 데이터프레임 간에는 key라는 공통 필드가 존재하는 것을 볼 수 있습니다. 이를 토대로 먼저 Inner Join에 대한 코드입니다.

df_INNER_JOIN = pd.merge(dataframe_A, dataframe_B, left_on='key', right_on='key', how='inner')
print(df_INNER_JOIN)

위의 코드의 결과는 다음과 같습니다.

   key   name  age
0    2   John   18
1    3  Peter   15

다음은 Outer Join에 대한 코드입니다.

df_OUTER_JOIN = pd.merge(dataframe_A, dataframe_B, left_on='key', right_on='key', how='outer')
print(df_OUTER_JOIN)

결과는 다음과 같습니다.

   key   name   age
0    1   Jane   NaN
1    2   John  18.0
2    3  Peter  15.0
3    4    NaN  20.0

다음은 Left Join에 대한 코드입니다.

df_LEFT_JOIN = pd.merge(dataframe_A, dataframe_B, left_on='key', right_on='key', how='left')
print(df_LEFT_JOIN)

결과는 다음과 같습니다.

   key   name   age
0    1   Jane   NaN
1    2   John  18.0
2    3  Peter  15.0

다음은 Right Join에 대한 코드입니다.

df_RIGHT_JOIN = pd.merge(dataframe_A, dataframe_B, left_on='key', right_on='key', how='right')
print(df_RIGHT_JOIN)

다음은 실행 결과입니다.

   key   name  age
0    2   John   18
1    3  Peter   15
2    4    NaN   20

모든 Join은 pd.merge 함수를 통해 이루어지는데요. 위의 예제 코드를 보면 두 데이터프레임의 Join 필드가 모두 ‘key’라는 것을 알 수 있습니다. 이처럼 Join 필드의 이름이 동일할 경우 pd.merge의 left_on과 right_on 인자 대신 on 인자 하나로 대체가 가능합니다. 예를들어, Inner Join의 경우는 아래와 같습니다.

df_INNER_JOIN = pd.merge(dataframe_A, dataframe_B, on='key')

pd.merge 함수의 인자중 how도 생략되었는데, 이는 Inner Join이 pd.merge의 인자 how의 기본값이기 때문입니다.

import requests from bs4 import BeautifulSoup def print_stock_price(code, page_num): result = [[], [], [], [], [], [], [], [], []] for n in range(page_num): url = 'https://finance.naver.com/item/sise_day.nhn?code='+code+'&page='+str(n+1) print(url) r = requests.get(url) if not r.ok: print('Not more data !') break html = r.content soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') tr = soup.select('table > tr') for i in range(1, len(tr)-1): td = tr[i].select('td') if td[0].text.strip(): result[0].append(td[0].text.strip()) # 날짜 result[1].append(td[1].text.strip()) # 종가 img = td[2].select('img') if len(img) != 0: if 'src' in img[0].attrs: src = img[0]['src'] if 'up' in src: result[2].append('상승') else: result[2].append('하락') else: result[2].append('보합') result[3].append(td[2].text.strip()) # 전일대비 result[4].append(td[3].text.strip()) # 시장가 result[5].append(td[4].text.strip()) # 최고가 result[6].append(td[5].text.strip()) # 최저가 result[7].append(td[6].text.strip()) # 거래량 for i in range(len(result[0])): # 날짜 종가 상승/하락/보합+a 시장가 최고가 최저가 거래량 print(result[0][i], result[1][i], result[2][i]+result[3][i], result[4][i], result[5][i], result[6][i], result[7][i]) print_stock_price(code='005930', page_num=1)

[카테고리:] 프로그래밍

pandas의 DataFrame에 대한 Inner Join, Outer Join, Left Join, Right Join

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