5. 데이터 결합 기술

 

데이터 분석에서 다양한 소스의 데이터를 결합하는 것은 깊은 통찰력을 얻기 위해 중요한 단계입니다. 이 글에서는 데이터 결합의 주요 방법들인 Outer Join, Inner Join, Left Join, Union, 및 Cross Join에 대해 설명하고, 구체적인 예시를 통해 각 방법을 이해해 보겠습니다.

데이터셋 준비

두 데이터셋 A와 B를 다음과 같이 가정합니다.

 

데이터셋 A:

| ID | Name     |
|----|----------|
| 1  | Alice    |
| 2  | Bob      |
| 4  | Charlie  |

 

데이터셋 B:

| ID | Salary   |
|----|----------|
| 2  | 50000    |
| 3  | 60000    |
| 4  | 55000    |

 

1. Outer Join (Full Outer Join)

Outer Join은 두 데이터셋의 모든 행을 포함하며, 일치하는 열이 없는 경우 해당 위치에 NULL 값을 삽입합니다.

결과:

 

| ID | Name     | Salary   |
|----|----------|----------|
| 1  | Alice    | NULL     |
| 2  | Bob      | 50000    |
| 4  | Charlie  | 55000    |
| 3  | NULL     | 60000    |

 

2. Inner Join

Inner Join은 두 데이터셋에서 일치하는 행만을 반환합니다.

 

결과:

| ID | Name     | Salary   |
|----|----------|----------|
| 2  | Bob      | 50000    |
| 4  | Charlie  | 55000    |

 

3. Left Join

Left Join은 왼쪽 데이터셋(A)의 모든 행과 해당 데이터셋과 일치하는 오른쪽 데이터셋(B)의 행을 포함합니다.

결과:

| ID | Name     | Salary   |
|----|----------|----------|
| 1  | Alice    | NULL     |
| 2  | Bob      | 50000    |
| 4  | Charlie  | 55000    |

 

4. Right Join

Right Join은 오른쪽 데이터셋(B)의 모든 행과 해당 데이터셋과 일치하는 왼쪽 데이터셋(A)의 행을 포함합니다. 일치하는 왼쪽 데이터셋의 행이 없는 경우에는 NULL 값을 사용하여 결과를 채웁니다.

| ID | Name     | Salary   |
|----|----------|----------|
| 2  | Bob      | 50000    |
| 3  | NULL     | 60000    |
| 4  | Charlie  | 55000    |

5. Union

Union은 두 데이터셋의 모든 행을 결합하지만 중복을 제거합니다. 각 데이터셋에서 열 구성이 동일해야 합니다.

결과 (ID와 Name 열을 기준으로):

| ID | Name     |
|----|----------|
| 1  | Alice    |
| 2  | Bob      |
| 4  | Charlie  |
| 3  | NULL     |  // 데이터셋 B에는 Name 열이 없으므로 NULL 처리

 

6. Cross Join

Cross Join은 두 데이터셋의 모든 가능한 조합을 반환합니다.

 

결과:

| A.ID | A.Name   | B.ID | B.Salary |
|------|----------|------|----------|
| 1    | Alice    | 2    | 50000    |
| 1    | Alice    | 3    | 60000    |
| 1    | Alice    | 4    | 55000    |
| 2    | Bob      | 2    | 50000    |
| 2    | Bob      | 3    | 60000    |
| 2    | Bob      | 4    | 55000    |
| 4    | Charlie  | 2    | 50000    |
| 4    | Charlie  | 3    | 60000    |
| 4    | Charlie  | 4    | 55000    |

 

이렇게 각 데이터 결합 방법을 구체적인 예와 함께 살펴보았습니다. 각각의 방법은 데이터 분석의 목적과 필요에 따라 선택하여 사용할 수 있습니다. 데이터 결합은 분석의 다양성과 깊이를 더해주며, 복잡한 데이터셋에서도 유의미한 인사이트를 도출할 수 있게 도와줍니다.