pandas concat / join / merge

Python
pd.concat(objs, [, key=리스트], axis=0, join='outer')
- objs : 합칠 DataFrame을 리스트로 전달.
- keys=[]를 이용해 합친 행들을 구분하기 위한 다중 인덱스 처리.
- axis
- 0 또는 index : 수직 결합
- 1 또는 columns : 수평 결합
- join : 조인방식
- ‘outer'(기본값)
- ‘inner’
Python
DataFrame객체.join(oters, how='left', lsuffix='', rsuffix='')
- lsuffix, rsuffix
- 조인 대상 Dataframe에 같은 이름의 컬럼이 있으면 에러 발생.
- 같은 이름이 있는 경우, 붙일 접미어를 지정해준다.
- how : 조인 방식.
- ‘left’ : 기본값
- ‘right’
- ‘outer’
- ‘inner
DataFrame.merge(합칠dataframe, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False)
DataFrame.merge(합칠dataframe, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False)
- on
- 같은 컬럼명이 여러 개일 때, join 대상 컬럼을 선택
- 여러 개 중 골라서 할 수 있다.
- left_on, right_on
- 조인할 때 사용할 왼쪽, 오른쪽 DataFrame의 컬럼 이름
- left_index, right_index
- 조인할 때 index를 사용할 경우, True로 지정
- how : 조인 방식
- ‘left’
- ‘right’
- ‘outer’
- ‘inner’ : 기본값
- suffixes
- 두 dataframe에 같은 이름의 컬럼 이름이 있을 경우, 구분을 위해서 붙인 접미어를 리스트로 설정.
- 생략할 시, x와 y를 붙인다. ex _x, _y