조금씩 꾸준히 완성을 향해

데이터 프레임 연결 데이터프레임의 구성 형태와 속성이 같다면 행/열 중 어느 한 방향으로 이어붙여서 데이터의 일관성 유지 데이터프레임의 형태를 유지하면서 이어 붙이는 개념 concat ▶ DataFrame #데이터 확인 df1 df2 # 데이터 프레임 행방향 연결 pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=False) #ignore_index=False 가 default (인덱스를 적용시켜 결합) pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True) #ignore_index=True : 인덱스를 무시하고 결합(axis = 0 => 열 인덱스는 적용, 행 인덱스는 적용 안함) # 데이터 프레임 열방향 연결 pd.concat([df1, df..

J O I N 두개 이상의 테이블을 서로 묶어서 하나의 결과 집합으로 만들어 내는 것을 말한다. 데이터베이스의 테이블은 중복과 공간낭비를 피하고 데이터의 무결성을 위해 여러 개의 테이블로 분리하여 저장된다. 이 분리된 테이블들이 가지는 관계(relation)를 활용해 테이블을 합칠 수 있다. 종류 : INNER JOIN, OUTER JOIN, CROSS JOIN, SELF JOIN INNDER JOIN (내부 결합) 조인 중에서 가장 많이 사용되는 조인 공통된 열이 존재할 경우 사용 가능 -- 사용할 테이블 확인 mysql> select * from 상품; select * from 재고수; +----------+--------+----------+------+----------+ | 상품코드 | 상품명 ..

join() 사용법이 좀 특이하고 광범위해서 공부할 때 헷갈렸던 메소드 중 하나이다. 흔히 리스트를 문자열로 변환할 때 사용한다고 소개하는데, 이는 한정된 사용법이다. value가 string이기만 하다면 list, dictionary, set, string, tuple 등 모든 Iterable (반복가능한 객체) 에 사용가능하다. str.join(seq) str 에는 반환될 문자열 사이사이에 들어갈 구분자를 넣고, 시퀀스(seq)에는 iterable 데이터를 넣는다. ▶ list -> string address_list = ['서울시', '종로구', '홍지문길', '33'] address_str = ' '.join(address_list) print(address_str) #서울시 종..