merge와 그룹바이 관련 질문이 있습니다.

Question

1. merge 할 때 혹시 이런 조건도 가능한가요? sql중에 join하면 select * from x as T1 left join y as T2 on T1.columns1 = T2.columns1 and T1.columns2 <> T2.columns2 이와 같이 두 테이블의 칼럼이 같지 않은 조건을 포함할 수는 없나요? merge를 보면 on 절에 = 조건만 들어가는 것 같아서 문의드립니다. 2. 판다스의 groupby는 널값이 있는 행을 제외하고 그룹바이하는 걸로 아는데 어쩔 수 없이 데이터 자체에 널값이 포함되어 있는 경우 행마다 널값에 대한 사전전처리를 하지 않고 널값을 포함한 채로 그룹바이할 수는 없는건가요? sql은 널값을 포함한 채로 그룹바이가 가능한걸로 알고 있어서 문의드립니다.

전재웅 · Answer

예를 들어 설명을 드리면 DF1 A B C T 0 1 2 33 4 DF2 A B D 0 1 2 33 1 1 2 55 2 1 2 66 DF1을 기준으로 DF2를 붙이는 left merge를 해야 하는데, 칼럼 C의 값과 같지 않은 칼럼 D만 붙이고 싶습니다. 원하는 결과 A B C T D 0 1 2 33 4 55 1 1 2 33 4 66 sql은 아래처럼 가능한것으로 알고 있는데 select * from T1 left join T2 on T1.A = T2.A on T1.A = T2.A on T1.A <> T2.A 파이썬은 혹시 가능한지 문의드립니다.

전재웅 · Answer

감사합니다. 강사님, left_on, right_on은 동등조건일로 알고 있는데요 예를 들면 left_on = T1.columA, right_on=T2.columB와 같이 칼럼이름이 다른경우 라도 칼럼 내용이 같으면 이에 따라 left, right, inner, outer 조인인 것으로 알고 있습니다. sql처럼 columnA와 columnB의 내용이 같이 않을 때 조인도 가능할까요? dropna=False는 멀티인덱싱일 경우 동작을 안하네요. 제가 이 케이스라.. 전처리를 다 하는 수 밖에 없겠네요... Note that as of this writing, there is a bug that makes dropna=False fail with MultiIndex grouping. https://stackoverflow.com/questions/18429491/pandas-groupby-columns-with-nan-missing-values

박조은 · Answer

안녕하세요. 1) left_on, right_on 등으로 사용해 볼 수 있습니다. DataFrame. merge ( right , how = 'inner' , on = None , left_on = None , right_on = None , left_index = False , right_index = False , sort = False , suffixes = ('_x', '_y') , copy = True , indicator = False , validate = None ) 문서 링크 입니다 : [pandas.DataFrame.merge &mdash; pandas 1.4.2 documentation]( https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.merge.html ) 2) dropna=False 로 사용해 보세요! 문서 링크 입니다 : [pandas.DataFrame.groupby &mdash; pandas 1.4.2 documentation]( https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.groupby.html )