Comment combiner des DataFrames en Python : conserver les indices ou repartir à zéro ?

Linda Hamilton
Libérer: 2024-10-30 08:40:27
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How to Combine DataFrames in Python: Preserve Indices or Start Fresh?

Concaténation de DataFrames

Lorsque vous travaillez avec des DataFrames, il est souvent nécessaire de combiner plusieurs trames de données en une seule structure de données cohérente. Cela peut résulter de divers scénarios, tels que le prétraitement des données, la fusion d'ensembles de données similaires ou l'ajout de nouvelles données.

Combiner des DataFrames sans préserver l'index

Pour combiner deux DataFrames, on peut utiliser la méthode d'ajout. La syntaxe est simple :

<code class="python">df_merged = df1.append(df2, ignore_index=True)</code>
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Lorsque vous définissez ignore_index sur True, le DataFrame résultant aura de nouveaux indices séquentiels. Cette option convient lorsque l'ordre de l'index n'est pas pertinent et peut simplifier la manipulation ultérieure des données.

Combiner des DataFrames avec un index préservé

Dans certains scénarios, il peut être souhaitable de conserver les index d'origine de l'individu. DataFrames. Pour y parvenir, définissez simplement ignore_index sur False :

<code class="python">df_merged = df1.append(df2, ignore_index=False)</code>
Copier après la connexion

En préservant les indices, la traçabilité jusqu'aux DataFrames d'origine est conservée, facilitant les opérations en aval telles que l'exploration des données ou la mise en correspondance des enregistrements. Cependant, les indices du DataFrame résultant peuvent ne pas être contigus si les DataFrames d'entrée ont des indices qui ne se chevauchent pas.

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