Chap11_데이터프레임_위아래좌우연결.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "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>첫번째</th>\n",
       "      <th>두번째</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   첫번째  두번째\n",
       "0    1    3\n",
       "1    2    4"
      ]
     },
     "execution_count": 1,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "#Chap11_데이터프레임_위아래_좌우연결.py\n",
    "from pandas import Series, DataFrame\n",
    "import pandas as pd \n",
    "\n",
    "#DataFrame은 딕셔너리로도 만들 수 있다. \n",
    "data = {'첫번째' : [1,2], '두번째': [3,4]}\n",
    "df = pd.DataFrame(data=data)\n",
    "df"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "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>col1</th>\n",
       "      <th>col2</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>row1</th>\n",
       "      <td>10</td>\n",
       "      <td>20</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>row2</th>\n",
       "      <td>30</td>\n",
       "      <td>40</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "      col1  col2\n",
       "row1    10    20\n",
       "row2    30    40"
      ]
     },
     "execution_count": 2,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "#DataFrame은 리스트를 사용해서 만들어도 된다. \n",
    "data = [[10,20], [30,40]]\n",
    "myIndex = [\"row1\", \"row2\"]\n",
    "myColumn = [\"col1\",\"col2\"]\n",
    "df = pd.DataFrame(data=data, index=myIndex, columns=myColumn)\n",
    "df"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "               종가        거래량\n",
      "2023-06-04  72200   12161798\n",
      "2023-06-03  70900  146699296\n",
      "               종가       거래량\n",
      "2023-06-02  71000  14796613\n",
      "2023-06-01  71700  12686829\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#위/아래로 붙이기 \n",
    "#이번에는 데이터프레임을 위/아래로 이어 붙여 보겠습니다. \n",
    "#두 개의 데이터프레임의 컬럼을 기준으로 정렬한 후 위/아래로 붙여서 \n",
    "#새로운 데이터프레임을 생성할 수 있습니다. \n",
    "#삼성전자의 종가, 거래량\n",
    "from pandas import DataFrame\n",
    "import pandas as pd\n",
    "\n",
    "# 첫 번째 데이터프레임\n",
    "data = {\n",
    "    '종가': [72200,70900],\n",
    "    '거래량': [12161798, 146699296]\n",
    "}\n",
    "index = [\"2023-06-04\", \"2023-06-03\"]\n",
    "df1 = DataFrame(data, index=index)\n",
    "\n",
    "# 두 번째 데이터프레임\n",
    "data = {\n",
    "    '종가': [71000, 71700],\n",
    "    '거래량': [14796613,12686829]\n",
    "}\n",
    "index = [\"2023-06-02\", \"2023-06-01\"]\n",
    "df2 = DataFrame(data, index=index)\n",
    "\n",
    "print(df1)\n",
    "print(df2) "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "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>종가</th>\n",
       "      <th>거래량</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2023-06-04</th>\n",
       "      <td>72200</td>\n",
       "      <td>12161798</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2023-06-03</th>\n",
       "      <td>70900</td>\n",
       "      <td>146699296</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2023-06-02</th>\n",
       "      <td>71000</td>\n",
       "      <td>14796613</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2023-06-01</th>\n",
       "      <td>71700</td>\n",
       "      <td>12686829</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "               종가        거래량\n",
       "2023-06-04  72200   12161798\n",
       "2023-06-03  70900  146699296\n",
       "2023-06-02  71000   14796613\n",
       "2023-06-01  71700   12686829"
      ]
     },
     "execution_count": 4,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "pd.concat([df1,df2])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "         업종    종목코드    종목명    현재가\n",
      "0  컴퓨터와주변기기  044380   주연테크    784\n",
      "1     교육서비스  072870  메가스터디  11390\n",
      "2  컴퓨터와주변기기  129890     앱코   4860\n",
      "         업종   등락률\n",
      "0        건설 -0.41\n",
      "1       자동차 -0.45\n",
      "2     교육서비스 -0.27\n",
      "3  컴퓨터와주변기기  1.35\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#merge()메서드를 사용해서 2개의 DataFrame을 위아래로 연결한다. \n",
    "from pandas import DataFrame\n",
    "import pandas as pd\n",
    "\n",
    "# 첫 번째 데이터프레임\n",
    "data = [\n",
    "    [\"컴퓨터와주변기기\", \"044380\", \"주연테크\", 784],\n",
    "    [\"교육서비스\", \"072870\", \"메가스터디\", 11390],\n",
    "    [\"컴퓨터와주변기기\", \"129890\", \"앱코\", 4860]\n",
    "]\n",
    "\n",
    "columns = [\"업종\", \"종목코드\", \"종목명\", \"현재가\"]\n",
    "df1 = DataFrame(data=data, columns=columns)\n",
    "\n",
    "# 두 번째 데이터프레임\n",
    "data = [\n",
    "    [\"건설\", -0.41],\n",
    "    [\"자동차\", -0.45],\n",
    "    [\"교육서비스\", -0.27],\n",
    "    [\"컴퓨터와주변기기\", 1.35]\n",
    "]\n",
    "\n",
    "columns = [\"업종\",\"등락률\"]\n",
    "df2 = DataFrame(data=data, columns=columns)\n",
    "\n",
    "print(df1)\n",
    "print(df2) "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {},
   "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>업종</th>\n",
       "      <th>종목코드</th>\n",
       "      <th>종목명</th>\n",
       "      <th>현재가</th>\n",
       "      <th>등락률</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>컴퓨터와주변기기</td>\n",
       "      <td>044380</td>\n",
       "      <td>주연테크</td>\n",
       "      <td>784</td>\n",
       "      <td>1.35</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>컴퓨터와주변기기</td>\n",
       "      <td>129890</td>\n",
       "      <td>앱코</td>\n",
       "      <td>4860</td>\n",
       "      <td>1.35</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>교육서비스</td>\n",
       "      <td>072870</td>\n",
       "      <td>메가스터디</td>\n",
       "      <td>11390</td>\n",
       "      <td>-0.27</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "         업종    종목코드    종목명    현재가   등락률\n",
       "0  컴퓨터와주변기기  044380   주연테크    784  1.35\n",
       "1  컴퓨터와주변기기  129890     앱코   4860  1.35\n",
       "2     교육서비스  072870  메가스터디  11390 -0.27"
      ]
     },
     "execution_count": 6,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "#merge메서드로 병합하기 \n",
    "df = pd.merge(left=df1, right=df2, on='업종')\n",
    "df"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "         업종    종목코드    종목명    현재가\n",
      "0  컴퓨터와주변기기  044380   주연테크    784\n",
      "1     교육서비스  072870  메가스터디  11390\n",
      "2        식품  017810    풀무원  11460\n",
      "         업종   등락률\n",
      "0        건설 -0.41\n",
      "1       자동차 -0.45\n",
      "2     교육서비스 -0.27\n",
      "3  컴퓨터와주변기기  1.35\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# how 파라미터를 사용해서 합치는 방법을 지정할 수 있습니다. \n",
    "# 'inner' 모드를 사용하면 df1과 df2의 교집합, \n",
    "# 'outer' 모드를 사용하면 합집합으로 병합됩니다. \n",
    "\n",
    "# 첫 번째 데이터프레임\n",
    "data = [\n",
    "    [\"컴퓨터와주변기기\", \"044380\", \"주연테크\", 784],\n",
    "    [\"교육서비스\", \"072870\", \"메가스터디\", 11390],\n",
    "    [\"식품\", \"017810\", \"풀무원\", 11460]\n",
    "]\n",
    "\n",
    "columns = [\"업종\", \"종목코드\", \"종목명\", \"현재가\"]\n",
    "df1 = DataFrame(data=data, columns=columns)\n",
    "\n",
    "# 두 번째 데이터프레임\n",
    "data = [\n",
    "    [\"건설\", -0.41],\n",
    "    [\"자동차\", -0.45],\n",
    "    [\"교육서비스\", -0.27],\n",
    "    [\"컴퓨터와주변기기\", 1.35]\n",
    "]\n",
    "\n",
    "columns = [\"업종\", \"등락률\"]\n",
    "df2 = DataFrame(data=data, columns=columns)\n",
    "\n",
    "print(df1)\n",
    "print(df2)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {},
   "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>업종</th>\n",
       "      <th>종목코드</th>\n",
       "      <th>종목명</th>\n",
       "      <th>현재가</th>\n",
       "      <th>등락률</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>컴퓨터와주변기기</td>\n",
       "      <td>044380</td>\n",
       "      <td>주연테크</td>\n",
       "      <td>784</td>\n",
       "      <td>1.35</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>교육서비스</td>\n",
       "      <td>072870</td>\n",
       "      <td>메가스터디</td>\n",
       "      <td>11390</td>\n",
       "      <td>-0.27</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "         업종    종목코드    종목명    현재가   등락률\n",
       "0  컴퓨터와주변기기  044380   주연테크    784  1.35\n",
       "1     교육서비스  072870  메가스터디  11390 -0.27"
      ]
     },
     "execution_count": 8,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# 두 데이터프레임을 병합합니다.\n",
    "df = pd.merge(left=df1, right=df2, on='업종')\n",
    "df"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {},
   "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>업종</th>\n",
       "      <th>종목코드</th>\n",
       "      <th>종목명</th>\n",
       "      <th>현재가</th>\n",
       "      <th>등락률</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>컴퓨터와주변기기</td>\n",
       "      <td>044380</td>\n",
       "      <td>주연테크</td>\n",
       "      <td>784</td>\n",
       "      <td>1.35</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>교육서비스</td>\n",
       "      <td>072870</td>\n",
       "      <td>메가스터디</td>\n",
       "      <td>11390</td>\n",
       "      <td>-0.27</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>식품</td>\n",
       "      <td>017810</td>\n",
       "      <td>풀무원</td>\n",
       "      <td>11460</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "         업종    종목코드    종목명    현재가   등락률\n",
       "0  컴퓨터와주변기기  044380   주연테크    784  1.35\n",
       "1     교육서비스  072870  메가스터디  11390 -0.27\n",
       "2        식품  017810    풀무원  11460   NaN"
      ]
     },
     "execution_count": 9,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# 이번에는 how='left'를 지정해서 왼쪽을 기준으로 병합합니다.\n",
    "df = pd.merge(left=df1, right=df2, on='업종', how='left')\n",
    "df"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {},
   "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>업종</th>\n",
       "      <th>종목코드</th>\n",
       "      <th>종목명</th>\n",
       "      <th>현재가</th>\n",
       "      <th>등락률</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>건설</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>-0.41</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>자동차</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>-0.45</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>교육서비스</td>\n",
       "      <td>072870</td>\n",
       "      <td>메가스터디</td>\n",
       "      <td>11390.0</td>\n",
       "      <td>-0.27</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>컴퓨터와주변기기</td>\n",
       "      <td>044380</td>\n",
       "      <td>주연테크</td>\n",
       "      <td>784.0</td>\n",
       "      <td>1.35</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "         업종    종목코드    종목명      현재가   등락률\n",
       "0        건설     NaN    NaN      NaN -0.41\n",
       "1       자동차     NaN    NaN      NaN -0.45\n",
       "2     교육서비스  072870  메가스터디  11390.0 -0.27\n",
       "3  컴퓨터와주변기기  044380   주연테크    784.0  1.35"
      ]
     },
     "execution_count": 10,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# 이번에는 how='right'를 지정해서 오른쪽을 기준으로 병합합니다.\n",
    "df = pd.merge(left=df1, right=df2, on='업종', how='right')\n",
    "df"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {},
   "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>업종</th>\n",
       "      <th>종목코드</th>\n",
       "      <th>종목명</th>\n",
       "      <th>현재가</th>\n",
       "      <th>등락률</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>컴퓨터와주변기기</td>\n",
       "      <td>044380</td>\n",
       "      <td>주연테크</td>\n",
       "      <td>784.0</td>\n",
       "      <td>1.35</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>교육서비스</td>\n",
       "      <td>072870</td>\n",
       "      <td>메가스터디</td>\n",
       "      <td>11390.0</td>\n",
       "      <td>-0.27</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>식품</td>\n",
       "      <td>017810</td>\n",
       "      <td>풀무원</td>\n",
       "      <td>11460.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>건설</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>-0.41</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>자동차</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>-0.45</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "         업종    종목코드    종목명      현재가   등락률\n",
       "0  컴퓨터와주변기기  044380   주연테크    784.0  1.35\n",
       "1     교육서비스  072870  메가스터디  11390.0 -0.27\n",
       "2        식품  017810    풀무원  11460.0   NaN\n",
       "3        건설     NaN    NaN      NaN -0.41\n",
       "4       자동차     NaN    NaN      NaN -0.45"
      ]
     },
     "execution_count": 11,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "#양쪽의 누락값을 전부 포함할 경우 how='outer'라고 지정한다. \n",
    "df = pd.merge(left=df1, right=df2, on='업종', how='outer')\n",
    "df"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "metadata": {},
   "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>업종</th>\n",
       "      <th>종목코드</th>\n",
       "      <th>종목명</th>\n",
       "      <th>현재가</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>컴퓨터와주변기기</td>\n",
       "      <td>044380</td>\n",
       "      <td>주연테크</td>\n",
       "      <td>784</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>교육서비스</td>\n",
       "      <td>072870</td>\n",
       "      <td>메가스터디</td>\n",
       "      <td>11390</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>식품</td>\n",
       "      <td>017810</td>\n",
       "      <td>풀무원</td>\n",
       "      <td>11460</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "         업종    종목코드    종목명    현재가\n",
       "0  컴퓨터와주변기기  044380   주연테크    784\n",
       "1     교육서비스  072870  메가스터디  11390\n",
       "2        식품  017810    풀무원  11460"
      ]
     },
     "execution_count": 12,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# 만약 두 데이터프레임의 컬럼이 다르다면 어떻게 해야 할까요? \n",
    "# 물론 컬럼의 이름을 변경하고 데이터프레임을 합칠 수 있지만, \n",
    "# 코드의 양만 많아집니다. \n",
    "# 다음 예제와 함께 merge의 옵션을 사용해서 한 번에 문제를 해결해 봅시다. \n",
    "# 이전 코드에서 두 번째 데이터프레임의 컬럼 이름만을 다르게 정의했습니다.\n",
    "\n",
    "# 첫 번째 데이터프레임\n",
    "data = [\n",
    "    [\"컴퓨터와주변기기\", \"044380\", \"주연테크\", 784],\n",
    "    [\"교육서비스\", \"072870\", \"메가스터디\", 11390],\n",
    "    [\"식품\", \"017810\", \"풀무원\", 11460]\n",
    "]\n",
    "\n",
    "columns = [\"업종\", \"종목코드\", \"종목명\", \"현재가\"]\n",
    "df1 = DataFrame(data=data, columns=columns)\n",
    "\n",
    "# 두 번째 데이터프레임\n",
    "data = [\n",
    "    [\"건설\", -0.41],\n",
    "    [\"자동차\", -0.45],\n",
    "    [\"교육서비스\", -0.27],\n",
    "    [\"컴퓨터와주변기기\", 1.35]\n",
    "]\n",
    "\n",
    "columns = [\"업종명칭\", \"등락률\"]\n",
    "df2 = DataFrame(data=data, columns=columns)\n",
    "\n",
    "df1 "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {},
   "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>업종명칭</th>\n",
       "      <th>등락률</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>건설</td>\n",
       "      <td>-0.41</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>자동차</td>\n",
       "      <td>-0.45</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>교육서비스</td>\n",
       "      <td>-0.27</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>컴퓨터와주변기기</td>\n",
       "      <td>1.35</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "       업종명칭   등락률\n",
       "0        건설 -0.41\n",
       "1       자동차 -0.45\n",
       "2     교육서비스 -0.27\n",
       "3  컴퓨터와주변기기  1.35"
      ]
     },
     "execution_count": 13,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df2 "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
   "metadata": {},
   "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>업종</th>\n",
       "      <th>종목코드</th>\n",
       "      <th>종목명</th>\n",
       "      <th>현재가</th>\n",
       "      <th>업종명칭</th>\n",
       "      <th>등락률</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>컴퓨터와주변기기</td>\n",
       "      <td>044380</td>\n",
       "      <td>주연테크</td>\n",
       "      <td>784</td>\n",
       "      <td>컴퓨터와주변기기</td>\n",
       "      <td>1.35</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>교육서비스</td>\n",
       "      <td>072870</td>\n",
       "      <td>메가스터디</td>\n",
       "      <td>11390</td>\n",
       "      <td>교육서비스</td>\n",
       "      <td>-0.27</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "         업종    종목코드    종목명    현재가      업종명칭   등락률\n",
       "0  컴퓨터와주변기기  044380   주연테크    784  컴퓨터와주변기기  1.35\n",
       "1     교육서비스  072870  메가스터디  11390     교육서비스 -0.27"
      ]
     },
     "execution_count": 14,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# 두 데이터프레임의 컬럼 이름이 다르기 때문에 합칠 기준이되는 각 컬럼의 이름을 \n",
    "# 모두 입력해야 합니다. left_on와 right_on 파라미터에 두 컬럼 이름을 넣습니다.\n",
    "df = pd.merge(left=df1, \n",
    "    right=df2, left_on='업종',\n",
    "    right_on='업종명칭')\n",
    "df"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.12.1"
  },
  "orig_nbformat": 4
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}