pandas의 데이터 프레임 합치기

# pandas의 dataframe 합치기
> pd.concat 과 pd.merge의 특징에 대해 알아보자

## pd.concat()
concat()함수는 기준 열을 사용하지 않고 한 축(axis)을 따라 dataframe을 이어붙여주는 함수이다.
기본적으로 concat() 함수는 함수 인자 join을 'outer'로 하여 합치는 축의 모든 key를 더한 합집합을 만들어 dataframe을 합쳐준다. 이는 join='inner'로 함으로써 합치는 축의 공통된 축으로 교집합을 만들어 합칠 수 있다.

### concat으로 합치기
> df1과 df2는 Y라는 공통된 열과 A,B라는 공통된 행을 갖고 있다.
> 각 행/렬로 합치는 코드
```
import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame([['1','2'],['3','4']], index = ['A','B'], columns = ['X','Y'])

df2 = pd.DataFrame([['5','6'],['7','8']], index = ['C','D'], columns = ['Y','Z'])

print(pd.concat([df1, df2])) # 행으로 합치기

print(pd.concat([df1, df2],axis=1)) # 열로 합치기
```

## pd.merge()
merge()함수는 한 개 이상의 키를 기준으로 dataframe을 합치는 함수이다.
merge함수는 concat과 다르게 how인자가 기본적으로 'inner'여서 교집합인 부분만을 합쳐준다. 이는 how='outer'를 사용함으로써 합집합으로 합칠 수 있다.

### merge로 합치기
```
df1 = pd.DataFrame({'key' : [1,2,3,4,5,6,7],
'B' : ['a','b','c','d','e','f','g']})

df2= pd.DataFrame({'key' : [6,7,8,9],
'C' : ['h','b','c','y']})

df3 = pd.merge(df1, df2, on=['key'],how='inner') # 교집함 부분만 합치기

df4 = pd.merge(df1, df2, on=['key'],how='outer') # 합집합 모두 합치기
print(df3)
print(df4)

```

The issue body is the only named artifact and discusses pandas pd.concat() and pd.merge(). Review those examples and explanations for accuracy first; the issue does not name a repository file, test, or concrete change, so done would require an agreed documentation correction.

Written by the indexing model from the issue text.