concat으로 쌓고 이어 붙이기
테이블을 세로 또는 가로로 결합합니다
concat으로 쌓고 이어 붙이기은(는) CoddyKit의 무료 Data Science Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Data Science Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Data Science Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
일치가 아닌 쌓기
키를 기준으로 일치시키지 않고 테이블을 단순히 이어 붙이는 경우도 있습니다. 이 작업에는 merge가 아니라 concat을 사용합니다.
행을 세로로 쌓기
프레임의 목록을 concat에 전달하면 프레임을 위아래로 쌓아 더 긴 하나의 테이블로 만듭니다.
pd.concat([jan, feb, mar])대표적인 사용 사례
매달 같은 열을 가진 파일이 있고 이를 합쳐 연간 데이터셋 하나를 만들고 싶을 때 concat이 유용합니다.
인덱스 재설정하기
쌓을 때 각 프레임의 원래 인덱스가 유지되므로 레이블이 반복됩니다. ignore_index를 사용하면 행 번호를 깔끔하게 다시 매길 수 있습니다.
pd.concat([jan, feb], ignore_index=True)나란히 이어 붙이기
axis=1로 설정하면 concat이 프레임을 가로로 결합해 행 위치에 따라 열을 나란히 배치합니다.
pd.concat([features, labels], axis=1)열은 이름을 기준으로 정렬됩니다
행을 쌓을 때 concat은 열을 이름에 따라 맞춥니다. 순서는 중요하지 않고 레이블만 중요합니다.
누락된 열은 NaN이 됩니다
한 프레임에만 있는 열도 concat은 유지하며, 다른 프레임에서 해당 열이 없는 부분은 NaN으로 채웁니다.
공통 열만 유지하기
모든 프레임에 존재하는 열만 원하시나요? join="inner"를 전달하면 concat 중 나머지 열을 삭제합니다.
pd.concat([a, b], join="inner")행의 출처 표시하기
keys 인수는 각 묶음에 레이블을 붙여 깔끔한 MultiIndex를 만들므로 나중에 데이터의 출처를 구분할 수 있습니다.
pd.concat([q1, q2], keys=["Q1", "Q2"])append는 사라졌습니다
이전 코드에서는 DataFrame.append를 사용했지만 이제 삭제되었습니다. 오늘날에는 테이블을 쌓는 모든 작업에 concat을 사용하세요.
concat과 merge 중 무엇을 사용할까요?
간단한 규칙은 다음과 같습니다. 같은 형태의 프레임을 쌓을 때는 concat, 키 열을 기준으로 행을 일치시킬 때는 merge를 사용하세요. 🧩
빠른 확인
열이 동일한 월별 CSV 파일 12개가 있습니다. 하나의 테이블을 어떻게 만들까요?
복습: concat으로 쌓기
행이나 열을 기준으로 프레임을 쌓고, 인덱스를 재설정하며, 누락된 열을 제어하고, 키로 출처를 표시하는 방법을 배웠습니다. 훌륭합니다!
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자주 묻는 질문
“concat으로 쌓고 이어 붙이기” 강의는 무료인가요?
네 — “concat으로 쌓고 이어 붙이기” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 Data Science Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. Data Science Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
“concat으로 쌓고 이어 붙이기”에서 뭘 배우나요?
테이블을 세로 또는 가로로 결합합니다 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 Data Science Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.
Data Science Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?
사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 Data Science Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다.
“concat으로 쌓고 이어 붙이기” 강의는 얼마나 걸리나요?
대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.
이 Data Science Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?
네. 모든 Data Science Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.
이 강의의 모든 강의
- 내부, 왼쪽, 오른쪽, 외부 조인
- 키와 인덱스로 병합하기
- concat으로 쌓고 이어 붙이기
- 잘못된 조인 진단하기