[python] 판다스 데이터프레임 만드는 방법

1. 기본형 1

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'id':[1, 2, 3],
                'name':['kim', 'lee', 'jeong'],
                'grade':['a', 'a', 'b']})
df

 

2. 기본형 2

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1, 'Kim', 'a'],
                [2, 'Lee', 'a'],
                [3, 'Jeong', 'b']], columns = ['id', 'name', 'grade'])   
df

 

3. 인덱스 추가

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'id':[1, 2, 3],
                'name':['Kim', 'Lee', 'Jeong'],
                'grade':['a', 'a', 'b']}, index = ['a', 'b', 'c'])
df

 

4. 데이터프레임 두개를 위아래로 붙이기

import pandas as pd


df_1 = pd.DataFrame([[1, 'kim', 'a'],
                [2, 'lee', 'a'],
                [3, 'jeong', 'b']], 
                columns = ['id', 'name', 'grade'])

df_2 = pd.DataFrame([[4, 'park', 'c'],
                [5, 'oh', 'c'],
                [6, 'ju', 'c']], 
                columns = ['id', 'name', 'grade'])

print(df_1)
print(df_2)

 

import pandas as pd

df_1 = pd.DataFrame([[1, 'kim', 'a'],
                [2, 'lee', 'a'],
                [3, 'jeong', 'b']], 
                columns = ['id', 'name', 'grade'])

df_2 = pd.DataFrame([[4, 'park', 'c'],
                [5, 'oh', 'c'],
                [6, 'ju', 'c']], 
                columns = ['id', 'name', 'grade'])

df_result = pd.concat([df_1, df_2])

print(df_result)

 

인덱스 0,1,2,0,1,2 는 두 데이터프레임을 붙일 때 그대로 붙였으므로

인덱스를 무시하고 두 데이터프레임을 붙여보자

import pandas as pd

df_1 = pd.DataFrame([[1, 'kim', 'a'],
                [2, 'lee', 'a'],
                [3, 'jeong', 'b']], 
                columns = ['id', 'name', 'grade'])

df_2 = pd.DataFrame([[4, 'park', 'c'],
                [5, 'oh', 'c'],
                [6, 'ju', 'c']], 
                columns = ['id', 'name', 'grade'])

df_result = pd.concat([df_1, df_2], ignore_index=True)

print(df_result)

 

데이터프레임을 위아래로 붙였다면,

이번에는 좌우로 붙여보자

import pandas as pd

df_1 = pd.DataFrame([[1, 'kim', 'a'],
                [2, 'lee', 'a'],
                [3, 'jeong', 'b']], 
                columns = ['id', 'name', 'grade'])

df_2 = pd.DataFrame([[4, 'park', 'c'],
                [5, 'oh', 'c'],
                [6, 'ju', 'c']], 
                columns = ['id', 'name', 'grade'])

df_result = pd.concat([df_1, df_2], axis=1)

print(df_result)

 

만약 두 데이터프레임의 행이 같지 않으면 어떻게 될까

df_1 데이터프레임에 행을 하나 더 추가해보자

import pandas as pd

df_1 = pd.DataFrame([[1, 'kim', 'a'],
                [2, 'lee', 'a'],
                [3, 'jeong', 'b'],
                [3, 'abc', 'b']], 
                columns = ['id', 'name', 'grade'])

df_2 = pd.DataFrame([[4, 'park', 'c'],
                [5, 'oh', 'c'],
                [6, 'ju', 'c']], 
                columns = ['id', 'name', 'grade'])

print(df_1)
print(df_2)

합쳐보자

import pandas as pd

df_1 = pd.DataFrame([[1, 'kim', 'a'],
                [2, 'lee', 'a'],
                [3, 'jeong', 'b'],
                [3, 'abc', 'b']], 
                columns = ['id', 'name', 'grade'])

df_2 = pd.DataFrame([[4, 'park', 'c'],
                [5, 'oh', 'c'],
                [6, 'ju', 'c']], 
                columns = ['id', 'name', 'grade'])

df_result = pd.concat([df_1, df_2], axis = 1)

print(df_result)

행이 맞지 않으면 Nan 으로 채워지는 것을 알 수있다.