Pandas로 여러 CSV 파일 합치기

문제 상황

판다스(Pandas) 라이브러리를 사용하여 여러 CSV 파일을 하나의 데이터프레임(DataFrame)으로 병합(Concatenate)하려고 할 때 어떻게 해야 하는지 궁금하다면, 이 글은 여러분을 위한 것입니다.

pd.concat() 함수 사용법

판다스의 pd.concat() 함수를 사용하면 이 작업을 간단히 수행할 수 있습니다. pd.concat() 함수는 여러 데이터프레임을 하나로 합치는 역할을 합니다.

예시 코드

import pandas as pd
import glob

path = 'your_directory/*.csv'
files = glob.glob(path)

dataframes = [pd.read_csv(f) for f in files]
merged_dataframe = pd.concat(dataframes, ignore_index=True)

코드 분석

• import pandas as pd: 판다스 라이브러리를 불러옵니다.
• import glob: 파일 경로를 쉽게 찾을 수 있도록 glob 모듈을 불러옵니다.
• path = 'your_directory/*.csv': 병합하려는 CSV 파일들이 있는 디렉터리를 지정합니다.
• files = glob.glob(path): 지정한 디렉터리의 모든 CSV 파일을 찾아 리스트에 저장합니다.
• dataframes = [pd.read_csv(f) for f in files]: 각 파일을 데이터프레임으로 읽어 리스트에 저장합니다.
• merged_dataframe = pd.concat(dataframes, ignore_index=True): 모든 데이터프레임을 하나로 병합합니다. ignore_index=True 옵션을 사용하여 새로운 인덱스를 생성합니다.

주의사항

• 모든 CSV 파일은 같은 디렉터리에 위치해야 합니다.
• ignore_index=True 옵션은 기존 인덱스를 무시하고 새로운 인덱스를 생성합니다. 이 옵션이 필요 없다면 생략할 수 있습니다.

결론

판다스의 pd.concat() 함수와 glob 모듈을 사용하면 여러 CSV 파일을 쉽게 하나의 데이터프레임으로 병합할 수 있습니다. 이 방법은 데이터 분석이나 머신 러닝 작업에서 자주 사용되므로 유용하게 활용할 수 있습니다.