04.06 데이터프레임 합성.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "6b664ac5e2c6492aa0e3f5cbd9bd25cf"
   },
   "source": [
    "# 4.6 데이터프레임 합성"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "4d3579de59f54ae6af27431a03eb32cd"
   },
   "source": [
    "판다스는 두 개 이상의 데이터프레임을 하나로 합치는 데이터 병합(merge)이나 연결(concatenate)을 지원한다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "b41585414225461aa48873974dab9ff4"
   },
   "source": [
    "## `merge` 함수를 사용한 데이터프레임 병합"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "```{margin}\n",
    "`merge`\n",
    "```"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "c61603512a064b10b418508bd086c467"
   },
   "source": [
    "`merge` 함수는 두 데이터 프레임의 공통 열 혹은 인덱스를 기준으로 두 개의 테이블을 합친다. 이 때 기준이 되는 열, 행의 데이터를 키(key)라고 한다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "ca995b1dc8314531802808260235aa48"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>고객번호</th>\n",
       "      <th>이름</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>1001</td>\n",
       "      <td>둘리</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>1002</td>\n",
       "      <td>도우너</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>1003</td>\n",
       "      <td>또치</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>1004</td>\n",
       "      <td>길동</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>1005</td>\n",
       "      <td>희동</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>5</th>\n",
       "      <td>1006</td>\n",
       "      <td>마이콜</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>6</th>\n",
       "      <td>1007</td>\n",
       "      <td>영희</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   고객번호   이름\n",
       "0  1001   둘리\n",
       "1  1002  도우너\n",
       "2  1003   또치\n",
       "3  1004   길동\n",
       "4  1005   희동\n",
       "5  1006  마이콜\n",
       "6  1007   영희"
      ]
     },
     "execution_count": 1,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df1 = pd.DataFrame({\n",
    "    '고객번호': [1001, 1002, 1003, 1004, 1005, 1006, 1007],\n",
    "    '이름': ['둘리', '도우너', '또치', '길동', '희동', '마이콜', '영희']\n",
    "}, columns=['고객번호', '이름'])\n",
    "df1"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "7b868901382c4405954d1c67d34b8eb8"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>고객번호</th>\n",
       "      <th>금액</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>1001</td>\n",
       "      <td>10000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>1001</td>\n",
       "      <td>20000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>1005</td>\n",
       "      <td>15000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>1006</td>\n",
       "      <td>5000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>1008</td>\n",
       "      <td>100000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>5</th>\n",
       "      <td>1001</td>\n",
       "      <td>30000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   고객번호      금액\n",
       "0  1001   10000\n",
       "1  1001   20000\n",
       "2  1005   15000\n",
       "3  1006    5000\n",
       "4  1008  100000\n",
       "5  1001   30000"
      ]
     },
     "execution_count": 2,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df2 = pd.DataFrame({\n",
    "    '고객번호': [1001, 1001, 1005, 1006, 1008, 1001],\n",
    "    '금액': [10000, 20000, 15000, 5000, 100000, 30000]\n",
    "}, columns=['고객번호', '금액'])\n",
    "df2"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "433dd514e3484b7b99ac1f0d5602cb56"
   },
   "source": [
    "`merge` 함수로 위의 두 데이터프레임 df1, df2 를 합치면 공통 열인 `고객번호` 열을 기준으로 데이터를 찾아서 합친다. 이 때 기본적으로는 양쪽 데이터프레임에 모두 키가 존재하는 데이터만 보여주는 inner join 방식을 사용한다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "65b0323d90f0430e9edd8ea43529cb03"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>고객번호</th>\n",
       "      <th>이름</th>\n",
       "      <th>금액</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>1001</td>\n",
       "      <td>둘리</td>\n",
       "      <td>10000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>1001</td>\n",
       "      <td>둘리</td>\n",
       "      <td>20000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>1001</td>\n",
       "      <td>둘리</td>\n",
       "      <td>30000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>1005</td>\n",
       "      <td>희동</td>\n",
       "      <td>15000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>1006</td>\n",
       "      <td>마이콜</td>\n",
       "      <td>5000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   고객번호   이름     금액\n",
       "0  1001   둘리  10000\n",
       "1  1001   둘리  20000\n",
       "2  1001   둘리  30000\n",
       "3  1005   희동  15000\n",
       "4  1006  마이콜   5000"
      ]
     },
     "execution_count": 3,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "pd.merge(df1, df2)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "9fffca783ba54a7e9df1a7f776e5ff4a"
   },
   "source": [
    "outer join 방식은 키 값이 한쪽에만 있어도 데이터를 보여준다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "a5e9de8a231f47629d7847a48f9d59a9"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>고객번호</th>\n",
       "      <th>이름</th>\n",
       "      <th>금액</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>1001</td>\n",
       "      <td>둘리</td>\n",
       "      <td>10000.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>1001</td>\n",
       "      <td>둘리</td>\n",
       "      <td>20000.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>1001</td>\n",
       "      <td>둘리</td>\n",
       "      <td>30000.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>1002</td>\n",
       "      <td>도우너</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>1003</td>\n",
       "      <td>또치</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>5</th>\n",
       "      <td>1004</td>\n",
       "      <td>길동</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>6</th>\n",
       "      <td>1005</td>\n",
       "      <td>희동</td>\n",
       "      <td>15000.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>7</th>\n",
       "      <td>1006</td>\n",
       "      <td>마이콜</td>\n",
       "      <td>5000.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>8</th>\n",
       "      <td>1007</td>\n",
       "      <td>영희</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>9</th>\n",
       "      <td>1008</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>100000.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   고객번호   이름        금액\n",
       "0  1001   둘리   10000.0\n",
       "1  1001   둘리   20000.0\n",
       "2  1001   둘리   30000.0\n",
       "3  1002  도우너       NaN\n",
       "4  1003   또치       NaN\n",
       "5  1004   길동       NaN\n",
       "6  1005   희동   15000.0\n",
       "7  1006  마이콜    5000.0\n",
       "8  1007   영희       NaN\n",
       "9  1008  NaN  100000.0"
      ]
     },
     "execution_count": 4,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "pd.merge(df1, df2, how='outer')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "8561fb8d59014b65b53338fa62e2cf5b"
   },
   "source": [
    "left, right 방식은 각각 첫번째, 혹은 두번째 데이터프레임의 키 값을 모두 보여준다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "57296be296e74e20a3af293684c7b5e6"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>고객번호</th>\n",
       "      <th>이름</th>\n",
       "      <th>금액</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>1001</td>\n",
       "      <td>둘리</td>\n",
       "      <td>10000.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>1001</td>\n",
       "      <td>둘리</td>\n",
       "      <td>20000.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>1001</td>\n",
       "      <td>둘리</td>\n",
       "      <td>30000.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>1002</td>\n",
       "      <td>도우너</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>1003</td>\n",
       "      <td>또치</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>5</th>\n",
       "      <td>1004</td>\n",
       "      <td>길동</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>6</th>\n",
       "      <td>1005</td>\n",
       "      <td>희동</td>\n",
       "      <td>15000.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>7</th>\n",
       "      <td>1006</td>\n",
       "      <td>마이콜</td>\n",
       "      <td>5000.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>8</th>\n",
       "      <td>1007</td>\n",
       "      <td>영희</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   고객번호   이름       금액\n",
       "0  1001   둘리  10000.0\n",
       "1  1001   둘리  20000.0\n",
       "2  1001   둘리  30000.0\n",
       "3  1002  도우너      NaN\n",
       "4  1003   또치      NaN\n",
       "5  1004   길동      NaN\n",
       "6  1005   희동  15000.0\n",
       "7  1006  마이콜   5000.0\n",
       "8  1007   영희      NaN"
      ]
     },
     "execution_count": 5,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "pd.merge(df1, df2, how='left')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "767dee654c874038baf59e4f7cb3b51f"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>고객번호</th>\n",
       "      <th>이름</th>\n",
       "      <th>금액</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>1001</td>\n",
       "      <td>둘리</td>\n",
       "      <td>10000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>1001</td>\n",
       "      <td>둘리</td>\n",
       "      <td>20000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>1001</td>\n",
       "      <td>둘리</td>\n",
       "      <td>30000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>1005</td>\n",
       "      <td>희동</td>\n",
       "      <td>15000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>1006</td>\n",
       "      <td>마이콜</td>\n",
       "      <td>5000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>5</th>\n",
       "      <td>1008</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>100000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   고객번호   이름      금액\n",
       "0  1001   둘리   10000\n",
       "1  1001   둘리   20000\n",
       "2  1001   둘리   30000\n",
       "3  1005   희동   15000\n",
       "4  1006  마이콜    5000\n",
       "5  1008  NaN  100000"
      ]
     },
     "execution_count": 6,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "pd.merge(df1, df2, how='right')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "38c341b4e3704053b8ee2046ebd9dbb9"
   },
   "source": [
    "만약 테이블에 키 값이 같은 데이터가 여러개 있는 경우에는 있을 수 있는 모든 경우의 수를 따져서 조합을 만들어 낸다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "6abf0c3733604366bc45c319cbedc72b"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>품종</th>\n",
       "      <th>꽃잎길이</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>setosa</td>\n",
       "      <td>1.4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>setosa</td>\n",
       "      <td>1.3</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>virginica</td>\n",
       "      <td>1.5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>virginica</td>\n",
       "      <td>1.3</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "          품종  꽃잎길이\n",
       "0     setosa   1.4\n",
       "1     setosa   1.3\n",
       "2  virginica   1.5\n",
       "3  virginica   1.3"
      ]
     },
     "execution_count": 7,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df1 = pd.DataFrame({\n",
    "    '품종': ['setosa', 'setosa', 'virginica', 'virginica'],\n",
    "    '꽃잎길이': [1.4, 1.3, 1.5, 1.3]},\n",
    "    columns=['품종', '꽃잎길이'])\n",
    "df1"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "c93741632f264ff2bc19857e19f8288c"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>품종</th>\n",
       "      <th>꽃잎너비</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>setosa</td>\n",
       "      <td>0.4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>virginica</td>\n",
       "      <td>0.3</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>virginica</td>\n",
       "      <td>0.5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>versicolor</td>\n",
       "      <td>0.3</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "           품종  꽃잎너비\n",
       "0      setosa   0.4\n",
       "1   virginica   0.3\n",
       "2   virginica   0.5\n",
       "3  versicolor   0.3"
      ]
     },
     "execution_count": 8,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df2 = pd.DataFrame({\n",
    "    '품종': ['setosa', 'virginica', 'virginica', 'versicolor'],\n",
    "    '꽃잎너비': [0.4, 0.3, 0.5, 0.3]},\n",
    "    columns=['품종', '꽃잎너비'])\n",
    "df2"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "5eb8af9497764b56b13cf9c67c24db18"
   },
   "source": [
    "이 데이터에서 키 값 setosa에 대해 왼쪽 데이터프레임는 1.4와 1.3라는 2개의 데이터, 오른쪽 데이터프레임에 0.4라는 1개의 데이터가 있으므로 병합된 데이터에는 setosa가 (1.4, 0.4), (1.3, 0.4) 두 개의 데이터가 생긴다. 키 값 virginica의 경우에는 왼쪽 데이터프레임에 1.5와 1.3라는 2개의 데이터, 오른쪽 데이터프레임에 0.3와 0.5라는 2개의 데이터가 있으므로 2개와 2개의 조합에 의해 4가지 값이 생긴다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "5e21b76a347d476eac374283a316f269"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>품종</th>\n",
       "      <th>꽃잎길이</th>\n",
       "      <th>꽃잎너비</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>setosa</td>\n",
       "      <td>1.4</td>\n",
       "      <td>0.4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>setosa</td>\n",
       "      <td>1.3</td>\n",
       "      <td>0.4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>virginica</td>\n",
       "      <td>1.5</td>\n",
       "      <td>0.3</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>virginica</td>\n",
       "      <td>1.5</td>\n",
       "      <td>0.5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>virginica</td>\n",
       "      <td>1.3</td>\n",
       "      <td>0.3</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>5</th>\n",
       "      <td>virginica</td>\n",
       "      <td>1.3</td>\n",
       "      <td>0.5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "          품종  꽃잎길이  꽃잎너비\n",
       "0     setosa   1.4   0.4\n",
       "1     setosa   1.3   0.4\n",
       "2  virginica   1.5   0.3\n",
       "3  virginica   1.5   0.5\n",
       "4  virginica   1.3   0.3\n",
       "5  virginica   1.3   0.5"
      ]
     },
     "execution_count": 9,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "pd.merge(df1, df2)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "9e429e26659a4d0b85b8143d0709b5c2"
   },
   "source": [
    "두 데이터프레임에서 이름이 같은 열은 모두 키가 된다. 만약 이름이 같아도 키가 되면 안되는 열이 있다면 `on` 인수로 기준열을 명시해야 한다. 다음 예에서 첫번째 데이터프레임의 \"데이터\"는 실제로는 금액을 나타내는 데이터이고 두번째 데이터프레임의 \"데이터\"는 실제로는 성별을 나타내는 데이터이므로 이름이 같아도 다른 데이터이다. 따라서 이 열은 기준열이 되면 안된다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "17670124b837436eaf758ee469a2afe9"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>고객명</th>\n",
       "      <th>날짜</th>\n",
       "      <th>데이터</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>춘향</td>\n",
       "      <td>2018-01-01</td>\n",
       "      <td>20000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>춘향</td>\n",
       "      <td>2018-01-02</td>\n",
       "      <td>30000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>몽룡</td>\n",
       "      <td>2018-01-01</td>\n",
       "      <td>100000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "  고객명          날짜     데이터\n",
       "0  춘향  2018-01-01   20000\n",
       "1  춘향  2018-01-02   30000\n",
       "2  몽룡  2018-01-01  100000"
      ]
     },
     "execution_count": 10,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df1 = pd.DataFrame({\n",
    "    '고객명': ['춘향', '춘향', '몽룡'],\n",
    "    '날짜': ['2018-01-01', '2018-01-02', '2018-01-01'],\n",
    "    '데이터': ['20000', '30000', '100000']})\n",
    "df1"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "8cbde58855f94f9c98c83a2240c6d9d4"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>고객명</th>\n",
       "      <th>데이터</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>춘향</td>\n",
       "      <td>여자</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>몽룡</td>\n",
       "      <td>남자</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "  고객명 데이터\n",
       "0  춘향  여자\n",
       "1  몽룡  남자"
      ]
     },
     "execution_count": 11,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df2 = pd.DataFrame({\n",
    "    '고객명': ['춘향', '몽룡'],\n",
    "    '데이터': ['여자', '남자']})\n",
    "df2"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "4084064009d04ac2addb64ef89cb3310"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>고객명</th>\n",
       "      <th>날짜</th>\n",
       "      <th>데이터_x</th>\n",
       "      <th>데이터_y</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>춘향</td>\n",
       "      <td>2018-01-01</td>\n",
       "      <td>20000</td>\n",
       "      <td>여자</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>춘향</td>\n",
       "      <td>2018-01-02</td>\n",
       "      <td>30000</td>\n",
       "      <td>여자</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>몽룡</td>\n",
       "      <td>2018-01-01</td>\n",
       "      <td>100000</td>\n",
       "      <td>남자</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "  고객명          날짜   데이터_x 데이터_y\n",
       "0  춘향  2018-01-01   20000    여자\n",
       "1  춘향  2018-01-02   30000    여자\n",
       "2  몽룡  2018-01-01  100000    남자"
      ]
     },
     "execution_count": 12,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "pd.merge(df1, df2, on='고객명')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "505311f5babf4ffba7b4978fedf21a64"
   },
   "source": [
    "이 때 기준 열이 아니면서 이름이 같은 열에는 `_x` 또는 `_y` 와 같은 접미사가 붙는다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "a301562c92ae470db09c6f031fbf847b"
   },
   "source": [
    "반대로 키가 되는 기준열의 이름이 두 데이터프레임에서 다르다면 `left_on`, `right_on` 인수를 사용하여 기준열을 명시해야 한다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "7f99a2c7a1594659b4fa08dec518aaf2"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>이름</th>\n",
       "      <th>성적</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>영희</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>철수</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>철수</td>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   이름  성적\n",
       "0  영희   1\n",
       "1  철수   2\n",
       "2  철수   3"
      ]
     },
     "execution_count": 13,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df1 = pd.DataFrame({\n",
    "    '이름': ['영희', '철수', '철수'],\n",
    "    '성적': [1, 2, 3]})\n",
    "df1"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "ff87cec64cbe4948b9f8c278b5510db0"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>성명</th>\n",
       "      <th>성적2</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>영희</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>영희</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>철수</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   성명  성적2\n",
       "0  영희    4\n",
       "1  영희    5\n",
       "2  철수    6"
      ]
     },
     "execution_count": 14,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df2 = pd.DataFrame({\n",
    "    '성명': ['영희', '영희', '철수'],\n",
    "    '성적2': [4, 5, 6]})\n",
    "df2"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 15,
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "84194614f5064491a3563b2044ce77c9"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>이름</th>\n",
       "      <th>성적</th>\n",
       "      <th>성명</th>\n",
       "      <th>성적2</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>영희</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>영희</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>영희</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>영희</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>철수</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>철수</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>철수</td>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "      <td>철수</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   이름  성적  성명  성적2\n",
       "0  영희   1  영희    4\n",
       "1  영희   1  영희    5\n",
       "2  철수   2  철수    6\n",
       "3  철수   3  철수    6"
      ]
     },
     "execution_count": 15,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "pd.merge(df1, df2, left_on='이름', right_on=\"성명\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "1c7adc88d10c45a2b72d549a04164e80"
   },
   "source": [
    "일반 데이터 열이 아닌 인덱스를 기준열로 사용하려면 `left_index` 또는 `right_index` 인수를 `True` 로 설정한다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "ab41a24dc50e4c3fac5150a1d0f82b6d"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>도시</th>\n",
       "      <th>연도</th>\n",
       "      <th>인구</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>서울</td>\n",
       "      <td>2000</td>\n",
       "      <td>9853972</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>서울</td>\n",
       "      <td>2005</td>\n",
       "      <td>9762546</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>서울</td>\n",
       "      <td>2010</td>\n",
       "      <td>9631482</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>부산</td>\n",
       "      <td>2000</td>\n",
       "      <td>3655437</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>부산</td>\n",
       "      <td>2005</td>\n",
       "      <td>3512547</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   도시    연도       인구\n",
       "0  서울  2000  9853972\n",
       "1  서울  2005  9762546\n",
       "2  서울  2010  9631482\n",
       "3  부산  2000  3655437\n",
       "4  부산  2005  3512547"
      ]
     },
     "execution_count": 16,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df1 = pd.DataFrame({\n",
    "    '도시': ['서울', '서울', '서울', '부산', '부산'],\n",
    "    '연도': [2000, 2005, 2010, 2000, 2005],\n",
    "    '인구': [9853972, 9762546, 9631482, 3655437, 3512547]})\n",
    "df1"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 17,
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "03c8c1c3b9b24dff90ae26c4064f9d2e"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>데이터1</th>\n",
       "      <th>데이터2</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th rowspan=\"2\" valign=\"top\">부산</th>\n",
       "      <th>2000</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2005</th>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th rowspan=\"4\" valign=\"top\">서울</th>\n",
       "      <th>2000</th>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2005</th>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "      <td>7</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2010</th>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "      <td>9</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2015</th>\n",
       "      <td>10</td>\n",
       "      <td>11</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "         데이터1  데이터2\n",
       "부산 2000     0     1\n",
       "   2005     2     3\n",
       "서울 2000     4     5\n",
       "   2005     6     7\n",
       "   2010     8     9\n",
       "   2015    10    11"
      ]
     },
     "execution_count": 17,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df2 = pd.DataFrame(\n",
    "    np.arange(12).reshape((6, 2)),\n",
    "    index=[['부산', '부산', '서울', '서울', '서울', '서울'],\n",
    "           [2000, 2005, 2000, 2005, 2010, 2015]],\n",
    "    columns=['데이터1', '데이터2'])\n",
    "df2"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 18,
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "25ed02de1b984b9bafdd450b6f391112"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>도시</th>\n",
       "      <th>연도</th>\n",
       "      <th>인구</th>\n",
       "      <th>데이터1</th>\n",
       "      <th>데이터2</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>서울</td>\n",
       "      <td>2000</td>\n",
       "      <td>9853972</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>서울</td>\n",
       "      <td>2005</td>\n",
       "      <td>9762546</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "      <td>7</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>서울</td>\n",
       "      <td>2010</td>\n",
       "      <td>9631482</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "      <td>9</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>부산</td>\n",
       "      <td>2000</td>\n",
       "      <td>3655437</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>부산</td>\n",
       "      <td>2005</td>\n",
       "      <td>3512547</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   도시    연도       인구  데이터1  데이터2\n",
       "0  서울  2000  9853972     4     5\n",
       "1  서울  2005  9762546     6     7\n",
       "2  서울  2010  9631482     8     9\n",
       "3  부산  2000  3655437     0     1\n",
       "4  부산  2005  3512547     2     3"
      ]
     },
     "execution_count": 18,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "pd.merge(df1, df2, left_on=['도시', '연도'], right_index=True)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 19,
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "404694ddf9a04fe0885d1811cb803b70"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>서울</th>\n",
       "      <th>부산</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>a</th>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>2.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>c</th>\n",
       "      <td>3.0</td>\n",
       "      <td>4.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>e</th>\n",
       "      <td>5.0</td>\n",
       "      <td>6.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "    서울   부산\n",
       "a  1.0  2.0\n",
       "c  3.0  4.0\n",
       "e  5.0  6.0"
      ]
     },
     "execution_count": 19,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df1 = pd.DataFrame(\n",
    "    [[1., 2.], [3., 4.], [5., 6.]],\n",
    "    index=['a', 'c', 'e'],\n",
    "    columns=['서울', '부산'])\n",
    "df1"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 20,
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "1b12fad0ec414408838c464cd706e5d3"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>대구</th>\n",
       "      <th>광주</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>b</th>\n",
       "      <td>7.0</td>\n",
       "      <td>8.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>c</th>\n",
       "      <td>9.0</td>\n",
       "      <td>10.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>d</th>\n",
       "      <td>11.0</td>\n",
       "      <td>12.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>e</th>\n",
       "      <td>13.0</td>\n",
       "      <td>14.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "     대구    광주\n",
       "b   7.0   8.0\n",
       "c   9.0  10.0\n",
       "d  11.0  12.0\n",
       "e  13.0  14.0"
      ]
     },
     "execution_count": 20,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df2 = pd.DataFrame(\n",
    "    [[7., 8.], [9., 10.], [11., 12.], [13, 14]],\n",
    "    index=['b', 'c', 'd', 'e'],\n",
    "    columns=['대구', '광주'])\n",
    "df2"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 21,
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "b046e6a685374379a755253cc164d7cd"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>서울</th>\n",
       "      <th>부산</th>\n",
       "      <th>대구</th>\n",
       "      <th>광주</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>a</th>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>2.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>b</th>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>7.0</td>\n",
       "      <td>8.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>c</th>\n",
       "      <td>3.0</td>\n",
       "      <td>4.0</td>\n",
       "      <td>9.0</td>\n",
       "      <td>10.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>d</th>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>11.0</td>\n",
       "      <td>12.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>e</th>\n",
       "      <td>5.0</td>\n",
       "      <td>6.0</td>\n",
       "      <td>13.0</td>\n",
       "      <td>14.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "    서울   부산    대구    광주\n",
       "a  1.0  2.0   NaN   NaN\n",
       "b  NaN  NaN   7.0   8.0\n",
       "c  3.0  4.0   9.0  10.0\n",
       "d  NaN  NaN  11.0  12.0\n",
       "e  5.0  6.0  13.0  14.0"
      ]
     },
     "execution_count": 21,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "pd.merge(df1, df2, how='outer', left_index=True, right_index=True)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "287c4da943664246bbdebaa20660bfa1"
   },
   "source": [
    "### join 메서드"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "df6683db4e0b45e6a3a974ea5049bb9c"
   },
   "source": [
    "`merge` 명령어 대신 `join` 메서드를 사용할 수도 있다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 22,
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "c3b619ed36a34dd882fa95d6da27d8f8"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>서울</th>\n",
       "      <th>부산</th>\n",
       "      <th>대구</th>\n",
       "      <th>광주</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>a</th>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>2.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>b</th>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>7.0</td>\n",
       "      <td>8.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>c</th>\n",
       "      <td>3.0</td>\n",
       "      <td>4.0</td>\n",
       "      <td>9.0</td>\n",
       "      <td>10.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>d</th>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>11.0</td>\n",
       "      <td>12.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>e</th>\n",
       "      <td>5.0</td>\n",
       "      <td>6.0</td>\n",
       "      <td>13.0</td>\n",
       "      <td>14.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "    서울   부산    대구    광주\n",
       "a  1.0  2.0   NaN   NaN\n",
       "b  NaN  NaN   7.0   8.0\n",
       "c  3.0  4.0   9.0  10.0\n",
       "d  NaN  NaN  11.0  12.0\n",
       "e  5.0  6.0  13.0  14.0"
      ]
     },
     "execution_count": 22,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df1.join(df2, how='outer')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "bootstrap": {
     "panel": {
      "class": "panel-default"
     }
    },
    "school_cell_uuid": "dcc917f76597477e9aa16846fb9f36bc"
   },
   "source": [
    "````{admonition} 연습 문제 4.6.1\n",
    "\n",
    "두 개의 데이터프레임을 만들고 merge 명령으로 합친다. 단 데이터프레임은 다음 조건을 만족해야 한다.\n",
    "\n",
    "1. 각각 5 x 5 이상의 크기를 가진다.\n",
    "2. 공통 열을 하나 이상 가진다. 다만 공통 열의 이름은 서로 다르다.\n",
    "````"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "a5df58b4b7a54c04baaa13015929fdad"
   },
   "source": [
    "## `concat` 함수를 사용한 데이터 연결"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "```{margin}\n",
    "`concat`\n",
    "```"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "ece1c7a551c1450392fe9566465542b5"
   },
   "source": [
    "`concat` 함수를 사용하면 기준 열(key column)을 사용하지 않고 단순히 데이터를 연결(concatenate)한다.\n",
    "\n",
    "기본적으로는 위/아래로 데이터 행을 연결한다. 단순히 두 시리즈나 데이터프레임을 연결하기 때문에 인덱스 값이 중복될 수 있다. "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 23,
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "9728e65012484a409c1b5654cf67871f"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "s1 = pd.Series([0, 1], index=['A', 'B'])\n",
    "s2 = pd.Series([2, 3, 4], index=['A', 'B', 'C'])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 24,
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "eee3eb61c0774de088feecc6583846e3"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "A    0\n",
       "B    1\n",
       "dtype: int64"
      ]
     },
     "execution_count": 24,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "s1"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 25,
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "8fc57c638a6440ad955b7c9fab302725"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "A    2\n",
       "B    3\n",
       "C    4\n",
       "dtype: int64"
      ]
     },
     "execution_count": 25,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "s2"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 26,
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "3fc8856b6d5740f9a80b57c0a171c323"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "A    0\n",
       "B    1\n",
       "A    2\n",
       "B    3\n",
       "C    4\n",
       "dtype: int64"
      ]
     },
     "execution_count": 26,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "pd.concat([s1, s2])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "51015eb5b8cc4b0887f1b950b14e79eb"
   },
   "source": [
    "만약 옆으로 데이터 열을 연결하고 싶으면 `axis=1`로 인수를 설정한다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 27,
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "33473e4aeba0432abe750caf376d93e2"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>데이터1</th>\n",
       "      <th>데이터2</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>a</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>b</th>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>c</th>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   데이터1  데이터2\n",
       "a     0     1\n",
       "b     2     3\n",
       "c     4     5"
      ]
     },
     "execution_count": 27,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df1 = pd.DataFrame(\n",
    "    np.arange(6).reshape(3, 2),\n",
    "    index=['a', 'b', 'c'],\n",
    "    columns=['데이터1', '데이터2'])\n",
    "df1"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 28,
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "eedb9d4110ac4cb99341b851d61d8605"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>데이터3</th>\n",
       "      <th>데이터4</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>a</th>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>c</th>\n",
       "      <td>7</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   데이터3  데이터4\n",
       "a     5     6\n",
       "c     7     8"
      ]
     },
     "execution_count": 28,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df2 = pd.DataFrame(\n",
    "    5 + np.arange(4).reshape(2, 2),\n",
    "    index=['a', 'c'],\n",
    "    columns=['데이터3', '데이터4'])\n",
    "df2"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 29,
   "metadata": {
    "school_cell_uuid": "43614010ef0349a5aae59792d3bb9ca2"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>데이터1</th>\n",
       "      <th>데이터2</th>\n",
       "      <th>데이터3</th>\n",
       "      <th>데이터4</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>a</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>5.0</td>\n",
       "      <td>6.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>b</th>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>c</th>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "      <td>7.0</td>\n",
       "      <td>8.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   데이터1  데이터2  데이터3  데이터4\n",
       "a     0     1   5.0   6.0\n",
       "b     2     3   NaN   NaN\n",
       "c     4     5   7.0   8.0"
      ]
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    "````{admonition} 연습 문제 2\n",
    "\n",
    "어느 회사의 전반기(1월 ~ 6월) 실적을 나타내는 데이터프레임과 후반기(7월 ~ 12월) 실적을 나타내는 데이터프레임을 만든 뒤 합친다.\n",
    "실적 정보는 \"매출\", \"비용\", \"이익\" 으로 이루어진다. (이익 = 매출 - 비용).\n",
    "\n",
    "또한 1년간의 총 실적을 마지막 행으로 덧붙인다.\n",
    "````"
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