[경고 전문]
FutureWarning: The behavior of DataFrame concatenation with empty or all-NA entries is deprecated. In a future version, this will no longer exclude empty or all-NA columns when determining the result dtypes. To retain the old behavior, exclude the relevant entries before the concat operation.
[의미]
FutureWarning 메시지는 pandas의 DataFrame을 결합할 때, 빈 값(NA 또는 None)이나 전부 NA인 열이 있을 경우 향후 버전에서는 이를 처리하는 방식이 변경될 것이라는 경고입니다. 현재 pandas는 이런 열들을 무시하고 처리하지만, 미래에는 이를 고려해 결과의 데이터 유형(dtype)을 결정할 것입니다.
이 경고를 해결하려면, concat 작업 전에 빈 열이나 모두 NA인 열을 미리 제거하거나 제외해야 합니다. 이를 위해 dropna() 또는 열 필터링을 사용할 수 있습니다.
import pandas as pd
# 여러 개의 DataFrame 예시 (빈 값 또는 전부 NA인 열 포함)
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [None, None, None]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [None, None, None]})
# DataFrame들을 결합하기 전에 모든-NA 열 제거
df1_cleaned = df1.dropna(axis=1, how='all')
df2_cleaned = df2.dropna(axis=1, how='all')
# 결합
combined_df = pd.concat([df1_cleaned, df2_cleaned], ignore_index=True)
# 결과 출력
print(combined_df)
1) dropna(axis=1, how='all'): 모든 값이 NA인 열을 제거합니다.
axis=1은 열을 기준으로 작업하는 것이고, how='all'은 모든 값이 NA인 열만 제거하라는 의미입니다.
( 부분은 how='any')
2) pd.concat([df1_cleaned, df2_cleaned]): 이후 concat을 사용해 DataFrame을 결합합니다.