.concat(데이터 리스트, axis=0 or 1)
: 데이터들이 그대로 연결되듯이 합쳐진다.
axis=0 --> 행 기준으로 합침(세로로 합쳐침)
axis=1 --> 열 기준으로 합침(가로로 합쳐침)
이때 .reset_index(drop=True)로 인덱스 중복 문제를 해결한다.
ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders','Devils','Devils','Kings','Kings','Kings','Kings','Riders','Royals','Royals','Riders'],
'Rank': [1,2,2,3,3,4,1,1,2,4,1,2],
'Year': [2014,2015,2014,2015,2014,2015,2016,2017,2016,2014,2015,2017],
'Points': [876,789,863,673,741,812,756,788,694,701,804,690]}
data2 = {'subject_id': ['1','2','3','4','5','7','8','9','10','11'],
'test_score': [51, 15, 15, 61, 16, 14, 15, 1, 61, 16]}
df1 = pd.DataFrame(ipl_data)
df2 = pd.DataFrame(raw_data1,columns=['subject_id','test_score'])# 데이터들을 리스트로 만들기
df_list = [df1, df2]# concat
df = pd.concat(df_list, axis=1)
df.reset_index(drop=True)>
.append()
: 기존 테이블에 다른 테이블 차례대로 붙이는 방식으로, concat보다 느려서 권장하지 않는다고 한다.
