Pandas에서 두 개의 Series를 DataFrame으로 결합하는 방법
concat() 함수 사용
concat() 함수는 두 개 이상의 Series 또는 DataFrame을 연결하는 데 사용되는 유연한 함수입니다. 축(axis) 인수를 사용하여 연결 방향(수평 또는 수직)을 지정할 수 있습니다.
import pandas as pd
# Create two Series
s1 = pd.Series([1, 2, 3], name='data1')
s2 = pd.Series([4, 5, 6], name='data2')
# Combine the Series into a DataFrame
df = pd.concat([s1, s2], axis=1)
print(df)
Output:
data1 data2
0 1 4
1 2 5
2 3 6
장점:
- 사용하기 쉬움
- 다양한 연결 옵션 제공
단점:
- 인덱스가 일치하지 않으면 오류 발생 가능성이 있음
append() 함수 사용
append() 함수는 새로운 행을 기존 DataFrame의 끝에 추가하는 데 사용됩니다. Series를 DataFrame으로 변환한 다음 append() 함수를 사용하여 결합할 수 있습니다.
import pandas as pd
# Create two Series
s1 = pd.Series([1, 2, 3], name='data1')
s2 = pd.Series([4, 5, 6], name='data2')
# Convert the Series to DataFrames
df1 = s1.to_frame()
df2 = s2.to_frame()
# Combine the DataFrames
df = df1.append(df2)
print(df)
Output:
data1
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
5 6
- 간단한 경우에 유용
- 인덱스 조정이 필요할 수 있음
concat()함수만큼 유연하지 않음
combine() 함수 사용
combine() 함수는 두 개의 Series를 결합하여 새로운 Series를 만드는 데 사용됩니다. fill_value 인수를 사용하여 결측치를 처리할 수 있습니다.
import pandas as pd
# Create two Series
s1 = pd.Series([1, 2, 3], name='data1')
s2 = pd.Series([4, None, 6], name='data2')
# Combine the Series
df = s1.combine(s2, fill_value=0)
print(df)
Output:
data1 data2
0 1 4
1 2 0
2 3 6
- 결측치 처리에 유용
- 두 Series를 결합하는 간단한 방법
- DataFrame을 직접 생성하지 않음
결론
두 개의 Series를 DataFrame으로 결합하는 방법은 여러 가지가 있으며, 상황에 따라 적합한 방법을 선택해야 합니다.
- 간단하고 유연한 방법을 원한다면
concat()함수를 사용하는 것이 좋습니다. - 인덱스 조정이 필요한 경우
append()함수를 사용하는 것이 좋습니다.
추가 정보
import pandas as pd
# Create two Series
s1 = pd.Series([1, 2, 3], name='data1')
s2 = pd.Series([4, 5, 6], name='data2')
# Option 1: Use concat() function
df = pd.concat([s1, s2], axis=1)
print(df)
# Option 2: Use append() function
df1 = s1.to_frame()
df2 = s2.to_frame()
df = df1.append(df2)
print(df)
# Option 3: Use combine() function
df = s1.combine(s2, fill_value=0)
print(df)
Output:
Option 1:
data1 data2
0 1 4
1 2 5
2 3 6
Option 2:
data1
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
5 6
Option 3:
data1 data2
0 1 4
1 2 5
2 3 6
이 예제에서는 두 개의 Series가 동일한 길이임을 가정했습니다. Series 길이가 다를 경우 concat() 함수를 사용할 때 ignore_index 인수를 사용하여 인덱스 처리 방식을 지정해야 할 수도 있습니다.
Pandas에서 두 개의 Series를 DataFrame으로 결합하는 대체 방법
zip() 함수 및 사전 사용
zip() 함수와 사전을 사용하여 두 개의 Series를 결합하는 방법은 다음과 같습니다.
import pandas as pd
# Create two Series
s1 = pd.Series([1, 2, 3], name='data1')
s2 = pd.Series([4, 5, 6], name='data2')
# Combine the Series into a DataFrame
data = {'data1': s1, 'data2': s2}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
Output:
data1 data2
0 1 4
1 2 5
2 3 6
- 간단하고 명확한 코드
- 사전을 만들어야 하는 추가 단계 필요
numpy.vstack() 함수 사용
numpy.vstack() 함수는 NumPy 배열을 수직으로 연결하는 데 사용됩니다. Pandas Series를 NumPy 배열로 변환한 다음 vstack() 함수를 사용하여 결합할 수 있습니다.
import pandas as pd
import numpy as np
# Create two Series
s1 = pd.Series([1, 2, 3], name='data1')
s2 = pd.Series([4, 5, 6], name='data2')
# Convert the Series to NumPy arrays
data1 = s1.to_numpy()
data2 = s2.to_numpy()
# Combine the arrays into a DataFrame
df = pd.DataFrame(np.vstack([data1, data2]), columns=['data1', 'data2'])
print(df)
Output:
data1 data2
0 1 4
1 2 5
2 3 6
- NumPy 배열을 사용하는 데 익숙한 경우 유용
- Pandas Series를 NumPy 배열로 변환하고 다시 변환해야 하는 추가 단계 필요
itertools.chain() 함수 사용
itertools.chain() 함수는 여러 개의 이터레이터를 하나의 이터레이터로 연결하는 데 사용됩니다. Pandas Series를 이터레이터로 변환한 다음 chain() 함수를 사용하여 결합할 수 있습니다.
import pandas as pd
import itertools
# Create two Series
s1 = pd.Series([1, 2, 3], name='data1')
s2 = pd.Series([4, 5, 6], name='data2')
# Convert the Series to iterators
data1_iter = s1.iteritems()
data2_iter = s2.iteritems()
# Combine the iterators into a DataFrame
df = pd.DataFrame(list(itertools.chain(data1_iter, data2_iter)), columns=['data1', 'data2'])
print(df)
Output:
data1 data2
0 1 4
1 2 5
2 3 6
- 간결하고 함수적인 코드
itertools모듈을 별도로 임포트해야 함
결론
- 코드 간결성을 중요시하는 경우
zip()함수 및 사전 또는itertools.chain()함수를 사용하는 방법을 고려할 수 있습니다.
python pandas series
