복수의 DataFrame들을 수직방향으로 통합하기

population_dict = { 'California': 39538223,                                'Texas': 29145505,                                 'Florida': 21538187,                                 'New York': 20201249,                                 'Pennsylvania': 13002700 } population1 = pd.Series(population_dict) population_list = [39538223, 29145505, 21538187, 20201249, 13002700] population2 = pd.Series( population_list, index=[ 'California', 'Texas',  'Florida', 'New York',  'Pennsylvania'])

앞서 Series 두개(population1, population2) 를 생성하였다.

 

Series를 DataFrame으로 변환시키기. 다만 index 를 이번엔 칼럼명으로 하기.

df_population1 = population1.to_frame().transpose() df_population2 = popluation2.to_frame().transpose()

결과는 
    California  Texas        Florida     New York  Pennsylvania

0 39538223 29145505 21538187 20201249 13002700

 

두개의 DataFrame을 수직방향으로 통합하기

df_population1 = population1.to_frame().transpose() df_population2 = population2.to_frame().transpose() # 둘다 인덱스가 0 이므로 ignore_index 로 제거 df_population = pd.concat([df_population1, df_population2], ignore_index=True)

결과

    California Texas Florida New York Pennsylvania

0 39538223 29145505 21538187 20201249 13002700

1 39538223 29145505 21538187 20201249 13002700

 

복수의 DataFrame들을 수직방향으로 통합하기

csv_all = pd.DataFrame() csv_files = [ "1.csv", "2.csv", "3.csv" ] for csv_file in csv_files:     df = pd.read_csv(csv_file)     csv_all  = pd.concat([csv_all, df])