Comment puis-je joindre efficacement plusieurs DataFrames Pandas sur une colonne commune ?

Jointure à trois voies de plusieurs DataFrames sur des colonnes

Lorsque vous traitez plusieurs dataframes partageant une colonne commune, comme les noms dans votre cas, la jonction les rassembler pour créer une seule trame de données complète peut être une opération précieuse. Bien que pandas fournisse une fonction join(), comprendre comment l'indexation multiple s'intègre dans ce processus peut être déroutant.

Indexation hiérarchique pour la jonction multidirectionnelle

Pour effectuer plusieurs -way rejoint, pandas exploite l'indexation hiérarchique. Cette technique crée une trame de données avec plusieurs niveaux d'index, où chaque niveau représente une dimension différente. Dans votre scénario, chaque trame de données possède son propre index, qui est simplement la liste des noms. Cependant, pour joindre ces dataframes, vous avez besoin d'un multi-index qui englobe tous les noms de toutes les dataframes.

Réduire les opérations pour une manipulation efficace

La solution de Zero fournit un approche simple pour fusionner plusieurs trames de données. En utilisant une fonction zéro pour fusionner de manière itérative les trames de données en fonction de leur colonne commune, le code gère efficacement la jonction d'un nombre arbitraire de trames de données. Cette approche simplifiée évite d'avoir à construire explicitement un index hiérarchique.

Le code suggéré crée une liste de dataframes à partir de vos trois fichiers CSV. Il utilise ensuite la fonction réduire(), qui prend une fonction binaire et une liste en entrée, pour fusionner les trames de données étape par étape. La fonction pd.merge() effectue l'opération de jointure, garantissant que toutes les lignes portant le même nom sont combinées.

Cette méthode fournit un moyen pratique et efficace de joindre plusieurs trames de données avec une colonne partagée et peut être facilement adaptée. à des scénarios avec un plus grand nombre de trames de données d'entrée.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!