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Author: minju0611

_posts/2025-01-23-[Pandas] 07. 데이터가공 날짜.md

@@ -238,40 +238,6 @@ df2.loc[miss_mask]
 df2["Name"] = df2["Name"].str.replace(",", "⭐️")
 ```
 
-<<<<<<< Updated upstream
-# 09. 데이터 결합 
-
-korean-idol_csv 사용
-
-## Concat
-### 1. row 기준 합치기
-- 행 인덱스 기준으로 합치기
-```python
-df1_concat = pd.concat([df1, df1_copy], axis = 0) # 아래쪽 방향으로 결합
-df1_concat.reset_index(drop=True) # 인덱스 리셋
-```
-### 2. Column 기준 합치기
-- concat에서 axis = 1로 설정
-
-```python
-df2_concat = pd.concat([df1, df2], axis = 1) # axis = 1 : 행 인덱스끼리 맞는 걸로 열방향으로 결합
-```
-```python
-df3 = df2.drop([3,5]) # 일부러 3,5 인덱스 행을 드랍시키고 결합해보자.
-pd.concat([df1, df3], axis=1 ) # 값이 결합 될 수 없는 곳엔 Nan값이 채워짐.
-```
-## Merge
-- `concat` : `row`나 `column` 기준으로 단순하게 이어 붙이기
-- `merge` : 특정한 고유 키(`unique id`) 값을 기준으로 **병합**
-
-#### pd.merge(left, right, on='기준 컬럼', how='left')
-- `left`, `right` : 병합할 두 DataFrame
-- `on` : 병합의 기준이 되는 컬럼의 이름, **기준이 된 데이터 프레임은 데이터의 삭제가 일어나지 않는다!!**
-- `how` : `left, right, inner, outer` 4가지 병합방식 설정
-
-### left, right
-- 기준이 왼쪽, 기준이 오른쪽
-=======
 # 09. 데이터 결합
 
 ## concat
@@ -303,14 +269,12 @@ pd.concat([df1, df2], axis = 1) # 열방향(옆으로), 행 인덱스가 같은
 - `on`: 병합의 기준이 되는 컬럼의 이름
     - 기준이 되는 데이터프레임은 삭제가 일어나지 않음!!!
 - `how`: `left, right, inner, outer` 4가지의 병합방식 설정 
->>>>>>> Stashed changes
 
 ```python
 pd.merge(
   df1,
   df2_right,
   on = '이름',
-<<<<<<< Updated upstream
   how = 'left' # left에 위치한 df1이 기준이 된다. 기준이 된 데이터프레임은 데이터의 삭제가 일어나지 않음..!!!!!
 )
 
@@ -334,7 +298,6 @@ pd.merge(df1_left, df2_right, on='이름', how="inner") # 왼,오 데이터프
 
 ```python
 pd.merge(df1_left, df2_right, on="이름", how="outer") # 한 쪽만 키값(이름)이 있어도 생성되고, 없는 값은 Nan값 처리
-=======
   how = 'left' # left에 위치한 df1이 기준이 됨. 기준이 된 데이터프레임은 삭제가 일어나지 않음!!!
 )
 ```
@@ -350,5 +313,4 @@ pd.merge(df1_left, df2_right, on='이름', how='inner')
 ```python
 # outer
 pd.merge(df1_left, df2_right, on ="이름", how="outer")
->>>>>>> Stashed changes
 ```