Series와 DataFrame을 연결(Concatenate)해보자
지난 포스팅은 하나의 ‘키 🔑 ‘값을 기반으로 두 개의 DataFrame을 병합해보았다.
이번에는 Series와 DataFrame을 단순히 연결하는 법을 배워보자.
Series 연결해보기
pandas Series를 사용해보자.
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import numpy as np
import pandas as pd
s1 = pd.Series([0,1], index=['a', 'c'])
s2 = pd.Series([4, 3, 2], index=['b', 'c', 'e'])
s3 = pd.Series([5, 6], index=['f', 'g'])
자 시리즈를 연결하려면 무엇을 생각해야하는가? 크게 두가지 측면에서 바라보면 좋다.
- 시리즈를 위, 아래로 이어 붙인다. -> 그대로
series임. - 시리즈를 옆으로 이어 붙인다. ->
series가 하나의column으로 변함. ->DataFrame의 자료구조가 됨
그래서 axis를 생각하면서 작업해야한다.
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s4 = pd.concat([s1, s2, s3], axis=0) # 행방향으로 시리즈를 붙여보자.
print(s4)
"""
a 0
c 1
b 4
c 3
e 2
f 5
g 6
dtype: int64
"""
result = pd.concat([s1, s2, s3], axis=1, sort=True) # axis=1 열방향
display(result)
"""
0 1 2
a 0.0 NaN NaN
b NaN 4.0 NaN
c 1.0 3.0 NaN
e NaN 2.0 NaN
f NaN NaN 5.0
g NaN NaN 6.0
"""
여기서 눈여겨 봐야할 점은 중복된 인덱스는 어떻게 처리가 되었느냐이다. c 같은 경우엔 s1에도 있고, s2에도 있었다. 그래서 값이 두개로 떨어졌음.
첫번째 시리즈가 첫번째 컬럼이 됨
두번째 시리즈가 두번째 컬럼이 됨
세번째 시리즈는 당연히 세번째 컬럼이 되었다.
DataFrame 연결해보기
DataFrame또한 Series와 연결하는 방식이 비슷하다.
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import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(1)
df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 9, (3,2)),
index=['a', 'b', 'c'],
columns=['one', 'two']) # 3x2 matrix
display(df1)
"""
one two
a 5 8
b 5 0
c 0 1
"""
df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 9, (2,2)),
index=['a', 'b'],
columns=['three', 'four']) # 3x2 matrix
display(df2)
"""
three four
a 7 6
b 2 4
"""
# 이렇게 각기 다른 두개의 데이터프레임을 연결해보자.
result = pd.concat([df1, df2], # 두개나 여러개를 줘야하니깐 리스트로 표현
axis=1) # axis=1 열방향 옆으로 붙이는거
display(result)
"""
one two three four
a 5 8 7.0 6.0
b 5 0 2.0 4.0
c 0 1 NaN NaN
"""
result = pd.concat([df1, df2], axis=0) # 행방향으로 붙여보았음
display(result)
"""
one two three four
a 5.0 8.0 NaN NaN
b 5.0 0.0 NaN NaN
c 0.0 1.0 NaN NaN
a NaN NaN 7.0 6.0
b NaN NaN 2.0 4.0
"""
# 밑으로 행으로 붙이는 것이기에 없는 데이터에 한해서는 결치로 값이 나타남