데이터셋 업데이트 하는 방법

데이터셋을 이미 병합한 후에 NaN 값들을 다른 데이터셋으로부터의 정보로 업데이트하고자 할 때, 주로 update() 메서드를 사용하거나 다시 merge()를 통해 조건에 따라 필요한 값을 채워 넣을 수 있습니다. 이러한 방식은 주로 추가 정보를 통해 누락된 데이터를 채우거나 기존의 정보를 최신화할 때 사용됩니다.

방법 1: update() 메서드 사용하기

update() 메서드는 원본 DataFrame의 누락된 값(NaN)을 다른 DataFrame에서 가져온 값으로 채워 넣습니다. 이 방법은 인덱스와 컬럼 레이블을 기반으로 값을 업데이트합니다.

import pandas as pd

# 예시 데이터 프레임 생성
df_main = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [400, 500, np.nan]
})

df_update = pd.DataFrame({
    'A': [3, 4],
    'B': [600, 700]
})

# 기존 DataFrame 업데이트
df_main.set_index('A', inplace=True)
df_update.set_index('A', inplace=True)
df_main.update(df_update)

# 인덱스 리셋
df_main.reset_index(inplace=True)

print(df_main)

이 코드는 df_main의 B 컬럼에서 누락된 값을 df_update에서 가져온 값으로 채웁니다.

방법 2: merge()를 이용해 NaN 값 채우기

다시 merge()를 사용하여 NaN 값을 채울 수 있습니다. 이때 how='left' 옵션을 사용하고 fillna() 메서드로 NaN 값을 채울 수 있습니다.

# 예시 데이터 프레임 생성
df_main = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [400, 500, np.nan]
})

df_fill = pd.DataFrame({
    'A': [3],
    'B': [600]
})

# NaN 값 채우기 위해 다시 merge
df_merged = pd.merge(df_main, df_fill, on='A', how='left', suffixes=('', '_fill'))

# NaN 값을 새로운 정보로 채우기
df_merged['B'] = df_merged['B'].fillna(df_merged['B_fill'])

# 불필요한 컬럼 삭제
df_merged.drop(columns=['B_fill'], inplace=True)

print(df_merged)

이 코드는 df_main과 df_fill을 병합하여 B 컬럼의 NaN 값을 채웁니다.

방법 선택

• update()는 기존 DataFrame 구조를 유지하면서 누락된 값만 간편하게 업데이트하고자 할 때 유용합니다.
• 다시 merge()하는 방법은 두 데이터셋 간의 관계를 더 명확히 정의할 수 있고, 추가적인 조건을 설정해 데이터를 결합할 때 유용합니다.

두 방법 모두 상황에 따라 유연하게 사용할 수 있으며, 데이터의 특성과 요구사항에 맞게 선택하면 됩니다.