두 개의 pandas dataframe을 추가하는 방법(예제 포함)

다음 기본 구문을 사용하여 두 개의 Pandas DataFrame을 단일 DataFrame에 추가할 수 있습니다.

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

다음 예에서는 이 구문을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예 1: 두 개의 Pandas DataFrame 추가

다음 코드는 두 개의 Pandas DataFrame을 단일 DataFrame에 추가하는 방법을 보여줍니다.

 import pandas as pd

#create two DataFrames
df1 = pd. DataFrame ({' x ': [25, 14, 16, 27, 20, 12, 15, 14, 19],
                    ' y ': [5, 7, 7, 5, 7, 6, 9, 9, 5],
                    ' z ': [8, 8, 10, 6, 6, 9, 6, 9, 7]})

df2 = pd. DataFrame ({' x ': [58, 60, 65],
                    ' y ': [14, 22, 23],
                    ' z ': [9, 12, 19]})

#append two DataFrames together
combined = pd. concat ([df1, df2], ignore_index= True )

#view final DataFrame
combined

	X Y Z
0 25 5 8
1 14 7 8
2 16 7 10
3 27 5 6
4 20 7 6
5 12 6 9
6 15 9 6
7 14 9 9
8 19 5 7
9 58 14 9
10 60 22 12
11 65 23 19

예시 2: 2개 이상의 Pandas DataFrame 추가

pd.concat() 함수를 사용하여 두 개 이상의 팬더 DataFrame을 함께 추가할 수 있습니다.

 import pandas as pd

#create three DataFrames
df1 = pd. DataFrame ({' x ': [25, 14, 16],
                    ' y ': [5, 7, 7]})

df2 = pd. DataFrame ({' x ': [58, 60, 65],
                    ' y ': [14, 22, 23]})

df3 = pd. DataFrame ({' x ': [58, 61, 77],
                    ' y ': [10, 12, 19]})

#append all three DataFrames together
combined = pd. concat ([df1, df2, df3], ignore_index= True )

#view final DataFrame
combined

	x y
0 25 5
1 14 7
2 16 7
3 58 14
4 60 22
5 65 23
6 58 10
7 61 12
8 77 19

ignore_index 인수를 사용하지 않으면 결과 DataFrame의 인덱스는 각 개별 DataFrame에 대한 원래 인덱스 값을 유지합니다.

 #append all three DataFrames together
combined = pd. concat ([df1, df2, df3])

#view final DataFrame
combined

	x y
0 25 5
1 14 7
2 16 7
0 58 14
1 60 22
2 65 23
0 58 10
1 61 12
2 77 19

여기에서 pandas.concat() 함수에 대한 전체 온라인 설명서를 찾을 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 기능을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas fillna()를 사용하여 NaN 값을 바꾸는 방법
여러 열에 걸쳐 Pandas DataFrame을 병합하는 방법
인덱스에 두 개의 Pandas DataFrame을 병합하는 방법