[Pandas] 06. DataFrame 합치기

import pandas as pd
import numpy as np

1. concat

concat 메소드를 사용하면 서로 다른 DataFrame을 연결할 수 있다.

pd.concat(objs,axis=0,ignore_index=False)

• objs: 합치려는 DataFrame을 sequence 형태로 묶어준다.
• axis: NumPy axis를 생각하면 편하다.
• ignore_index: False인 경우 각자 사용하던 index가 그대로 적용이 되고, True인 경우 합쳐진 순서대로 0부터 차례대로 index가 붙여진다.

data = np.random.randint(1,100,(6,5))

df = pd.DataFrame(data,index = list('abcdef'), columns=['col ' + str(i) for i in range(1,6)])

df

	col 1	col 2	col 3	col 4	col 5
a	62	8	54	74	79
b	20	2	78	24	21
c	66	37	47	78	87
d	98	30	91	38	82
e	67	67	50	57	17
f	22	39	68	58	72

new_row = pd.DataFrame(np.random.randint(1,100,(5,)).reshape(1,-1),
                       columns=df.columns)

df2 = pd.concat([df,new_row])

df2

	col 1	col 2	col 3	col 4	col 5
a	62	8	54	74	79
b	20	2	78	24	21
c	66	37	47	78	87
d	98	30	91	38	82
e	67	67	50	57	17
f	22	39	68	58	72
0	93	24	93	7	74

new_row = pd.DataFrame(np.random.randint(1,100,(5,)).reshape(1,-1),
                       columns=df.columns)

df2 = pd.concat([df,new_row],ignore_index=True)

df2

	col 1	col 2	col 3	col 4	col 5
0	62	8	54	74	79
1	20	2	78	24	21
2	66	37	47	78	87
3	98	30	91	38	82
4	67	67	50	57	17
5	22	39	68	58	72
6	8	35	7	17	28

new_col = pd.DataFrame(np.random.randint(1,100,(6,)),
                       index=list('abcdef'),columns=['col 6'])

df3 = pd.concat([df,new_col],axis=1)

df3

	col 1	col 2	col 3	col 4	col 5	col 6
a	62	8	54	74	79	18
b	20	2	78	24	21	51
c	66	37	47	78	87	82
d	98	30	91	38	82	63
e	67	67	50	57	17	21
f	22	39	68	58	72	19

2. append

DataFrame에 row를 추가할 때 사용할 수 있다.

df.append(other,ignore_index=False)

• other: DataFrame or Series/dict-list object or list of these
• other의 row를 차례대로 DataFrame에 추가한 새로운 DataFrame을 반환한다.
• ignore_index: False인 경우 각자 사용하던 index가 그대로 적용이 되고, True인 경우 합쳐진 순서대로 0부터 차례대로 index가 붙여진다.

data = np.random.randint(1,100,(6,5))

df = pd.DataFrame(data,index = list('abcdef'), columns=['col ' + str(i) for i in range(1,6)])

df

	col 1	col 2	col 3	col 4	col 5
a	38	40	88	36	28
b	92	9	7	57	88
c	37	60	86	9	72
d	44	39	83	57	99
e	26	25	98	77	35
f	21	32	67	29	87

new_row = pd.DataFrame(np.random.randint(1,100,(5,)).reshape(1,-1),
                       columns=df.columns)

df.append(new_row)

	col 1	col 2	col 3	col 4	col 5
a	38	40	88	36	28
b	92	9	7	57	88
c	37	60	86	9	72
d	44	39	83	57	99
e	26	25	98	77	35
f	21	32	67	29	87
0	2	84	82	16	5

new_row = pd.DataFrame(np.random.randint(1,100,(5,)).reshape(1,-1),
                       columns=df.columns)

df.append(new_row,ignore_index=True)

	col 1	col 2	col 3	col 4	col 5
0	38	40	88	36	28
1	92	9	7	57	88
2	37	60	86	9	72
3	44	39	83	57	99
4	26	25	98	77	35
5	21	32	67	29	87
6	13	76	16	34	83