pandas.concat으로 데이터 프레임 합치기

Pandas concat: 데이터 프레임을 합치는 매력적인 방법

파이썬에서 데이터 분석과 처리를 담당하는 Pandas 라이브러리는 많은 기능을 제공합니다. 그 중에서도 pandas.concat 함수는 여러 개의 데이터 프레임을 손쉽게 합치는 데 큰 역할을 합니다. 이 포스팅에서는 pandas.concat 함수의 다양한 사용법과 예제를 소개하여 여러분의 데이터 분석 여정을 더욱 풍요롭게 만들어 보겠습니다!

pandas.concat 함수 소개

pandas.concat 함수는 여러 개의 데이터 프레임이나 시리즈를 특정 축(axis)을 기준으로 연결하는 함수입니다. 이 함수는 데이터 분석 시 다양한 데이터 소스를 결합할 때 유용하게 활용됩니다. 각 데이터 프레임을 수직 또는 수평으로 결합할 수 있습니다.

함수 시그니처

pandas.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False)

매개변수:

• objs: 결합할 데이터 프레임이나 시리즈의 리스트입니다.
• axis: 결합할 축입니다. 기본값은 0이며, 수직 결합을 의미합니다. 1로 설정하면 수평 결합이 됩니다.
• join: 결합 방식입니다. 기본값은 'outer'로, 모든 인덱스의 합집합을 사용합니다. 'inner'를 설정하면 교집합을 사용합니다.
• ignore_index: True로 설정하면 기존 인덱스를 무시하고 새로운 인덱스를 부여합니다.

반환 값:

• 결합된 데이터 프레임입니다.

사용 예제

기본 예제

다음은 두 개의 데이터 프레임을 수직으로 결합하는 기본 예제입니다.

import pandas as pd

# 첫 번째 데이터 프레임 생성
df1 = pd.DataFrame({
    '이름': ['철수', '영희'],
    '나이': [25, 30]
})

# 두 번째 데이터 프레임 생성
df2 = pd.DataFrame({
    '이름': ['미나', '준호'],
    '나이': [22, 27]
})

# 데이터 프레임 수직 결합
result = pd.concat([df1, df2])

print(result)
# 출력:
#     이름  나이
# 0  철수   25
# 1  영희   30
# 0  미나   22
# 1  준호   27

수평 결합 예제

이번에는 두 데이터 프레임을 수평으로 결합하는 예제를 보겠습니다.

import pandas as pd

# 첫 번째 데이터 프레임 생성
df1 = pd.DataFrame({
    '이름': ['철수', '영희'],
    '나이': [25, 30]
})

# 두 번째 데이터 프레임 생성
df2 = pd.DataFrame({
    '성별': ['남', '여'],
    '국가': ['한국', '한국']
})

# 데이터 프레임 수평 결합
result_horizontal = pd.concat([df1, df2], axis=1)

print(result_horizontal)
# 출력:
#     이름  나이 성별  국가
# 0  철수   25  남  한국
# 1  영희   30  여  한국

인덱스 무시하기

인덱스를 무시하고 새로운 인덱스를 부여하려면 ignore_index=True를 설정할 수 있습니다.

result_with_new_index = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

print(result_with_new_index)
# 출력:
#     이름  나이
# 0  철수   25
# 1  영희   30
# 2  미나   22
# 3  준호   27

결론

pandas.concat 함수는 데이터 프레임을 효율적으로 합치는 데 매우 유용한 도구입니다. 수직 결합, 수평 결합, 인덱스 조정 등 다양한 기능을 활용하여 여러분의 데이터 분석을 보다 간편하고 효과적으로 만들어 보세요!

• 다양한 데이터 소스를 결합하여 통합된 분석 결과를 도출해 보세요!
• 지금 바로 pandas.concat 함수를 활용하여 멋진 데이터 프레임을 만들어 보세요!