Pandas의 concat 메서드는 데이터프레임을 행 또는 열 방향으로 결합하는 데 사용된다. 이 메서드를 사용하면 데이터프레임을 수직 또는 수평으로 합칠 수 있으며, 다양한 데이터를 하나로 통합할 때 유용하다. 이 글에서는 Pandas의 concat 메서드 사용법에 대해 알아본다.
merge()와 차이점
merge()와 concat()은 두 데이터프레임을 합친다는 점에서는 동일하나 그 결합 방법은 다르다. concat()은 key가 되는 공통 열이나 인덱스 지정 없이, 열이나 행 방향으로 합칠 수 있는 반면, merge()는 key가 되는 공통열을 기준으로 열 방향으로 결합할 수 있다.
merge()에 대한 것은 다음에서 참조할 수 있다.
concat() 사용법
pandas.concat(objs, *, axis=0, join='outer', ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=False, copy=None)[source]
axis=0: 합칠 방향을 결정, {0/’index’, 1/’columns’}join='outer': join 방식 지정, {‘inner’, ‘outer’}ignore_index=False: False:기존 index 유지, True: 기존 index 무시keys=None: # 계층적 index 사용하려면 keys 튜플 입력levels=None,names=None:# index의 이름 부여하려면 names 튜플 입력verify_integrity=False: # True: index 중복 확인copy=True: # 복사
Example (예제)
수직 방향으로 데이터프레임 연결
다음은 두 개의 데이터프레임 df1와 df2를 수직 방향으로 연결하는 예제이다. df1뒤로 df2가 추가된다.
import pandas as pd
data1 = {
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Age': [25, 30, 35]
}
data2 = {
'Name': ['David', 'Eva'],
'Age': [40, 45]
}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)
# 수직 방향으로 데이터프레임 연결
result = pd.concat([df1, df2], axis=0)
print(result) Name Age
0 Alice 25
1 Bob 30
2 Charlie 35
0 David 40
1 Eva 45열 방향으로 데이터프레임 연결
열 방향으로 데이터프레임을 연결하려면 axis=1을 설정한다.
# 열 방향으로 데이터프레임 연결
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(result) Name Age Name Age
0 Alice 25 David 40.0
1 Bob 30 Eva 45.0
2 Charlie 35 NaN NaN