2개의 데이터 프레임을 한줄씩 교차로 합쳐보는 것을 한번 해보겠습니다.

구글링을 해봐도 검색 스킬이 부족해서 인지 제가 원하는 그런 예제가 없더라구요.

그리고, dataframe의 기능들을 살펴봐도 잘 모르겠구요.

그래서 임시방편으로 한줄씩 읽어서 교차적으로 concat 을 이용해서 붙여보았습니다.

두개의 데이터프레임을 합치기 붙이고자 하는 데이터프레임의 컬럼수는 맞아야 합니다.

df1과 df2과 각각의 로우에 대해서 불러와야 하므로 loc 함수를 이용해서 한줄을 불러옵니다.

불러왔지만, 데이터가 series 형식처럼 row가 아닌 column 으로 배치가 되어 T 를 사용해서 transform 해줍니다.

이렇게 변형되는 것을 확인 후에는 for 문을 사용하여 한줄씩 붙여보도록 하겠습니다.

위와 같이 한줄씩 concat으로 적용된 것을 볼 수 있습니다.

여담이지만, 이렇게 코랩에서 간단하게 연습을 해보고 파이참으로 이 코드를 적용해봤을때는 

왜 그런지 또~~^^;; 적용이 안되더라구요.. 에잇!

그래서, 파이참에서 적용할때는 각각의 데이터프레임을 걍 리스트로 만들고

그 리스트를 하나씩 순차적으로 돌아가면서 리스트를 형성 뒤 데이터프레임으로 만들었습니다. ㅠ.ㅠ

노가다....젠장.

혹시나 다른 좋은 방법 있으시면 좀 알려주세요~!!!!!!!!!

데이터 프레임을 자주 사용하다 보면

각 셀별로 데이터의 길이를 구해서 판단을 해야 하는 경우도 발생하게 된다.

예를 들어 아래와 같은 전화번호 컬럼이 있다고 가정해보자.

import pandas as pd
data = [['John', 45, '010-1234-4589'],['Will', 20, '02-1234-1324'],['Ai', 13, '123']]
df = pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age', 'Telephone'])
df

다양한 방법들이 존재하겠지만,

전화번호 영역에 다른 이상한 것이 끼어있다면 아래와 같이 len( ) 함수를 이용해서 간단하게 처리 할 수 있다.

df['Telephone'].apply(len)

len 함수를 사용하게 되면 각 row 별로 리턴해준다.

아래와 같이 조건에 맞게 설정한뒤 다시 데이터프레임으로 저장하면 쓸데없는 값을 쉽게 해결할 수 있다.

df = df[df['Telephone'].apply(len) >= 12]
df

간단하지만 많은 부분에서 사용할 수 있을 것라고 생각해본다.