ignore_index=True[데이터 프레임 합치기]

Dataframe과 Series합치기

(1)DataFrame에 Series 좌+우로 합치기: pd.concat([df,Series],axis = 1)

 

pd.concat([df_1,Series_1],axis=1)

DataFrame에 Series를 좌+우로 합칠 때 열이름 무시하고 정수번호 자동 부여

 

Series끼리 좌+우로 합치기: pd.concat([Series1,Series2, ...] , axis=1)

In [8]: Series_1 = pd.Series(['S1', 'S2', 'S3'], name='S')

In [9]: Series_2 = pd.Series([0, 1, 2]) # without name

In [10]: Series_3 = pd.Series([3, 4, 5]) # without name

In [11]: Series_1
Out[11]: 
0    S11    S22    S3

Name: S, dtype: object

In [12]: Series_2
Out[12]: 
0    01    12    2dtype: int64


In [13]: Series_3
Out[13]: 
0    31    42    5dtype: int64

 
# name of Series will be used as the column name of concatenated DataFrame
In [14]: pd.concat([Series_1, Series_2, Series_3], axis=1)
Out[14]: 
     S  0  10  S1  0  31  S2  1  42  S3  2  5
출처: https://rfriend.tistory.com/tag/ignore_index=True) [R, Python 분석과 프로그래밍의 친구 (by R Friend):티스토리]

Series끼리 합칠 때 열 이름(column name 덮어쓰기) : keys = ['xx','xx',...] 

In [15]: pd.concat([Series_1, Series_2, Series_3], axis=1, keys=['C0', 'C1', 'C1'])
Out[15]: 
   C0  C1  C10  S1   0   31  S2   1   42  S3   2   5

DataFrame에 Series를 '위+아래'로 합치기: df.append(Series,ignore_index=True)

 
In [16]: df_1
Out[16]: 
    A   B   C   D0  A0  B0  C0  D01  A1  B1  C1  D12  A2  B2  C2  D2


In [17]: Series_4 = pd.Series(['S1', 'S2', 'S3', 'S4'], index=['A', 'B', 'C', 'E'])

In [18]: Series_4
Out[18]: 
A    S1B    S2C    S3E    S4dtype: object


In [19]: df_1.append(Series_4, ignore_index=True)
Out[19]: 
    A    B   C    D    E0  A0  B0  C0   D0  NaN1  A1  B1  C1   D1  NaN2  A2  B2  C2   D2  NaN3  S1  S2  S3  NaN   S4
출처: https://rfriend.tistory.com/tag/ignore_index=True) [R, Python 분석과 프로그래밍의 친구 (by R Friend):티스토리]