두 개의 pandas dataframe을 연결하는 방법(예제 포함)

다음 기본 구문을 사용하여 두 개의 Pandas DataFrame을 연결할 수 있습니다.

 df3 = pd. concat ([df1, df2], ignore_index= True )

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: 두 개의 Pandas DataFrame을 연결하는 방법

다음 두 개의 팬더 DataFrame이 있다고 가정해 보겠습니다.

 import pandas as pd

#define DataFrames
df1 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A'],
                    ' assists ': [5, 7, 7, 9],
                    ' points ': [11, 8, 10, 6]})

df2 = pd. DataFrame ({' team ': ['B', 'B', 'B', 'B'],
                    ' assists ': [4, 4, 3, 7],
                    ' points ': [14, 11, 7, 6]})
#view DataFrames
print (df1)

  team assists points
0 to 5 11
1 to 7 8
2 to 7 10
3 to 9 6

print (df2)

  team assists points
0 B 4 14
1 B 4 11
2 B 3 7
3 B 7 6

다음 구문을 사용하여 두 DataFrame을 연결할 수 있습니다.

 #concatenate the DataFrames
df3 = pd. concat ([df1, df2])

#view resulting DataFrame
print (df3)

  team assists points
0 to 5 11
1 to 7 8
2 to 7 10
3 to 9 6
0 B 4 14
1 B 4 11
2 B 3 7
3 B 7 6

결과는 두 DataFrame의 데이터를 포함하는 DataFrame입니다.

DataFrame을 연결할 때 새 인덱스를 생성하려면 ignore_index 인수를 사용해야 합니다.

 #concatenate the DataFrames and ignore index
df3 = pd. concat ([df1, df2], ignore_index= True )

#view resulting DataFrame
print (df3)

  team assists points
0 to 5 11
1 to 7 8
2 to 7 10
3 to 9 6
4 B 4 14
5 B 4 11
6 B 3 7
7 B 7 6

결과 DataFrame의 인덱스는 0에서 7 사이입니다.

참고 #1: 이 예에서는 두 개의 팬더 DataFrame을 연결했지만 이 정확한 구문을 사용하여 원하는 만큼의 DataFrame을 연결할 수 있습니다.

참고 #2: pandas concat() 함수에 대한 전체 문서는 여기에서 찾을 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

여러 열에 걸쳐 Pandas DataFrame을 병합하는 방법
인덱스에 두 개의 Pandas DataFrame을 병합하는 방법
Pandas DataFrame에 열을 추가하는 방법