concat 설명 : python pandas 함수

1. 함수의 목적

    pandas 함수로, 둘 이상의 데이터프레임(dataframe)을 이어 붙이는데 사용하는 함수.

   

2. 샘플을 통한 개념 퀵뷰

3. 사용방법 

        pandas.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=False, copy=True)

 

 

4. 함수 PARAMETER 설명
 
[objs] : a sequence or mapping of Series or DataFrame objects

이어 붙일 데이터 프레임을 [df1, df2]의 형태로 입력한다.

 

[axis] : {0/’index’, 1/’columns’}, default 0

연결할 축의 기준. 0이면 행을, 1이면 열을 기준.

 

[join] : {‘inner’, ‘outer’}, default ‘outer’

연결할 다른 축의 인덱스를 처리하는 방법.

 

[ignore_index] : bool, default False

연결시 index(0 , 1, 2 등의 행 인덱스) 사용여부.

 

[keys] : sequence, default None

다층 인덱스가 전달된 경우 전달된 키의 index를 보존하여 계층 인덱스를 구성한다.

샘플표현 참고

 

[names] : list, default None

keys인수로 생성된 다층 인덱스 레벨의 명칭을 지정

 

[verify_integrity] : bool, default False

연결된 새로운 축에 중복 항목이 포함되어 있는지 확인한다. 이 동작은 매우 느릴 수 있다.

 

[sort] : bool, default False

join이 'outer'일 때 바깥쪽 축이 정렬되지 않았을 경우 정렬을 수행한다. 

1.0.0버전부터는 default값이 false로 변경됨.

 

[copy] : bool, default True

false 설정하면 copy하지 않음

 

 

5. 다양한 샘플표현

 

1) ignore_index 옵션을 True로 설정하여 기존 인덱스를 지우고 인덱스를 새로 생성

2) keys 옵션을 사용하여 계층적 인덱스를 추가

3) name 옵션을 사용하여 인덱스 라벨에 이름 추가

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1) DataFrame 객체를 겹치는 열을 유추하여 결합, 유추가 불가능한 것은 NaN 값으로 채워짐.

2) join 옵션을 inner를 전달하여 동일한 컬럼명만 존재하는 것을  반환

3) axis=1 설정하여, x축을 따라 DataFrame 개체를 수평으로 결합

4) verify_integrity 옵션을 사용하여 결과에 중복 인덱스 값이 포함되지 않도록 함

 

끝.