import pandas as pd
import numpy as np

# 월별 데이터
jan = pd.DataFrame({'날짜': ['01-01', '01-15'], '매출': [100, 120]})
feb = pd.DataFrame({'날짜': ['02-01', '02-15'], '매출': [110, 130]})
mar = pd.DataFrame({'날짜': ['03-01', '03-15'], '매출': [105, 125]})

# 행 방향 연결 (기본값)
quarterly = pd.concat([jan, feb, mar], ignore_index=True)
print(quarterly)

# keys로 출처 표시
quarterly = pd.concat([jan, feb, mar], keys=['1월', '2월', '3월'])
print(quarterly)

# 같은 인덱스를 가진 데이터
info = pd.DataFrame({'이름': ['김', '이', '박']})
scores = pd.DataFrame({'수학': [85, 92, 78], '영어': [90, 88, 95]})

# 열 방향 연결
combined = pd.concat([info, scores], axis=1)
print(combined)

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2]}, index=[0, 1])
df2 = pd.DataFrame({'A': [3, 4]}, index=[2, 3])

# ignore_index=True: 새 정수 인덱스 부여
result = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
print(result.index)  # RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)

# 열이 다른 경우
df3 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df4 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'C': [7, 8]})

result = pd.concat([df3, df4], ignore_index=True)
# 없는 열은 NaN으로 채워짐

import glob

# 여러 CSV 파일 한 번에 읽기
csv_files = glob.glob('data/monthly_*.csv')
dfs = [pd.read_csv(f) for f in sorted(csv_files)]
combined = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
print(f"전체 행 수: {len(combined)}")